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() 阅读全文
posted @ 2024-12-18 17:10 片刻的自由 阅读(1742) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2024-12-17 11:42 片刻的自由 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
摘要:SimCLR Chen, Ting, et al. "A simple framework for contrastive learning of visual representations." International conference on machine learning. PMLR, 阅读全文
posted @ 2024-12-07 16:56 片刻的自由 阅读(872) 评论(0) 推荐(0)