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R-Drop论文复现与理论讲解

摘要:基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性,研究员们提出了 R-Drop 来进一步对(子模型)网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》,作者: 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 由于深度神经网络非常容易过拟合,因此 Dropout 方法采用了随机丢弃每层的部分神经元,以此来避免在训练过程中的过拟合问题。正是因为每次随机丢弃部分神经元,导致每次丢弃后产生的子模型都不一样,所以 Dropout 的操作一定程度上使得训练后的模型是一种多个子模型的组合约束。基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性,研究员们提出了 R-Drop 来进一步对(子模型)网络的输出预测进行了正则约束。论文通过实验得出一种改进的正则化方法R-dropout,简单来说,它通过使用若干次(论文中使用了两次)dropout,定义新的损失函数。实验结果表明,尽管结构非常简单,但是却能很好的防止模型过拟合,进一步提高模型的正确率。模型主体如下图所示。 论文贡献 由于深度神经网络非常...

基于人形检测的划区域客流统计

摘要:通过本教程,我们学习了一类客流统计应用——区域内客流统计,通常用于室外安防,或室内客流热力图,经过简单改造还可以实现区域入侵检测、人员在离岗检测等应用。 本文分享自华为云社区《客流分析之基于人形检测的划区域客流统计》,作者:HiLens_feige 。 在智慧园区、智慧门店等商业场景中,划区域的客流统计是一类常见的AI应用,本文介绍基于人形检测的划区域客流统计:采用人形框检测行人并进行跟踪,若人形框中心点位于事先划定的区域中,增加客流计数;区域内外的人形将使用不同颜色的框表示,画面中也会实时显示客流数量。 准备工作 本文将使用华为云ModelArts进行人形检测模型的训练,并使用ModelBox框架进行应用开发,使用前开发者需要完成如下准备工作: 参考此教程完成设备的注册; 参考此教程完成ModelBoxSDK的安装。 技能开发 这个应用对应的ModelBox版本已经做成模板放在华为云OBS中,可以用sdk中的solution.bat工具下载,接下来我们给出该应用在ModelBox中的完整开发过程: 1)下载模板 执行.\solution.bat -l可看到当前公开的技能模板: ...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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