搜索 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

来自专栏机器之心
用扩散模型生成网络参数，LeCun点赞尤洋团队新研究
为了解答这个问题，该团队使用两个小型架构进行了实验：MLP-3 和 ConvNet-3。其中 MLP-3 包含三个线性层和 ReLU 激活函数，ConvNet-3 则包含三个卷积层和一个线性层。其中报告了 ConvNet-3 在 CIFAR-10/100 以及 MLP-3 在 CIFAR-10 和 MNIST 上的结果比较和参数数量。
54410编辑于 2024-02-26
来自专栏未来先知
卡内基梅隆大学 & 微软研究院引入 Med-VTAB 用通用预训练权重提高ViTs在视觉任务上性能！
这个类别专注于适应模型的最后几层（ Head ），策略包括：1) 线性概率：微调单个线性层作为分类头；2) MLP-3：使用三层多层感知机适应作为分类头；3) Partial-1 [27]：只微调主干网络的最后一个块同时，尽管GMoE-Adapter与MLP-3具有可比的可训练参数，但GMoE-Adapter的性能仍大幅领先。这些显著的改进证明了作者方法在医学图像分类适应方面的优越性。
40110编辑于 2024-08-08