SaTsuki26681534

2025年10月20日

摘要：总结：各方法的典型关联（以大语言模型为例） Pre-Training：先让模型学“通识知识”（如语言、世界知识）。 Supervised Fine-Tuning (SFT)：用标注数据让模型学“任务基本模式”（如指令遵循）。 Reward Modeling：训练模型学“人类偏好标准”（如什么回答更优阅读全文

posted @ 2025-10-20 20:52 SaTsuki26681534 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)

【大模型】【扫盲】几种不同的微调方法

摘要：四种微调方式 Full 对预训练模型的所有参数进行微调，让模型从底层到顶层的所有参数都参与更新，彻底适配下游任务优点：模型对任务的适配性最强，在数据充足、任务复杂时效果通常最优缺点：资源消耗极大（千亿参数模型需高端 GPU 集群，训练时长以天 / 周计）；数据量不足时极易过拟合（模型死记训练阅读全文

posted @ 2025-10-20 20:32 SaTsuki26681534 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月11日

【深度学习】【CV】图像格式之间的比较：jpg、jpeg、png、psd、tif、bmp

摘要：表格对比从上图中可以看出，png和tiff用到的最多，jpg/jpeg虽然在网络上很常见，但是对于CV来说不是很实用。分别介绍 JPG/JPEG：最通用的 “低成本” 格式（分类任务首选） JPEG 是压缩标准，JPG 是文件扩展名，二者完全等价。核心特性：基于DCT 离散余弦变换的有损压缩，阅读全文

posted @ 2025-10-11 10:21 SaTsuki26681534 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

2025年9月26日

【图床】存几张图

摘要：阅读全文

posted @ 2025-09-26 19:07 SaTsuki26681534 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

【CV】频域调制的CV方法中，低频和高频信息分别指的是什么

摘要：在图像的频域里，“频率”描述的是像素值随空间位置变化的快慢。因此：它们各自代表什么？低频成分（Low Frequencies）表示缓慢变化的内容：大尺度的亮度/颜色分布、光照与阴影、平滑的渐变、物体的大致形状与轮廓块面。直观上，一张被高斯模糊后的图几乎只剩低频。高频成分（High Freq 阅读全文

posted @ 2025-09-26 18:54 SaTsuki26681534 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

2025年9月25日

【pytorch】关于深度学习模型是怎么使数据从头流动到尾的

摘要：问题描述之前在看cycleGAN的代码时想到一个问题代码里用类的方式定义cycleGAN模型，各个模块是以一个列表里的变量存在的那么模型在进行forward时，是怎么知道各个模块之间的顺序的？或者说是怎么控制张量正确地从头走到尾的？ cycleGAN的方式 model += [nn.Refle 阅读全文

posted @ 2025-09-25 21:52 SaTsuki26681534 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

【看代码】SRGAN的test.py代码逐行解析

posted @ 2025-09-25 21:25 SaTsuki26681534 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

【cv】cycleGAN代码解析：test.py

摘要： """通用的图像到图像转换测试脚本。当你使用train.py训练好模型后，可以使用此脚本来测试模型。它会从'--checkpoints_dir'加载保存的模型，并将结果保存到'--results_dir'。脚本首先根据选项创建模型和数据集。它会硬编码一些参数。然后对'--num_test'张阅读全文

posted @ 2025-09-25 16:46 SaTsuki26681534 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

【cv】cycleGAN代码解析：train.py

摘要： import time # 计时：统计每轮/每次迭代耗时 from options.train_options import TrainOptions # 训练期命令行参数解析器（继承 BaseOptions 并添加训练相关项） from data import create_dataset # 工阅读全文

posted @ 2025-09-25 16:37 SaTsuki26681534 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

【cv】cycleGAN代码解析：util包-util.py

摘要： """This module contains simple helper functions""" # ↑ 模块文档字符串：本文件包含一些简单的辅助函数（图像/张量转换、保存、目录创建等） from __future__ import print_function # 兼容旧版 Python 的阅读全文

posted @ 2025-09-25 15:24 SaTsuki26681534 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

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