12 2024 档案
摘要:前言 模型中常见的可训练层包括卷积层和线性层,这里将给出计算公式并在pytorch下进行验证。 计算模型的参数: import torch.nn as nn def cal_params(model: nn.Module): num_learnable_params = sum(p.numel()
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摘要:这篇文章基于样本选择的噪声标签学习(Learning with Noisy labels)方法,通过引入CLIP帮助过滤噪声样本。 Introduction 噪声标签的方法包括: 开发鲁棒的损失函数 使用标签噪声转移矩阵对噪声标签进行建模 然而这些方法在处理高噪声比和复杂的噪声模式(两个图片很相近但
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摘要:SimCLR Chen, Ting, et al. "A simple framework for contrastive learning of visual representations." International conference on machine learning. PMLR,
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