[Warm-up] Homework

本文介绍了微软学术搜索这一强大工具的特点,包括方便查找教授信息、详细展示机构排名等,并对比了Google Scholar的功能,指出了改进方向。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我觉得为了宣传一下微软学术搜索,还是用中文介绍最合适!

微软学术是一个与google scholar类似,但功能更丰富更强大的学术搜索工具!

如果你想找与你研究方向Match的期刊会议、大学教授,不妨试试:

http://academic.research.microsoft.com/

 

微软学术搜索的优点:

1.方便的搜索教授信息 ,教授信息一目了然,还可以很方便的找到与教授合作过的人,及他们发表过的期刊、会议!

2. 可以查看大学和研究机构在计算机各个领域发表文章、被引用的次数,可以查看其详细的排名,分析其学术水平!

3. 可以搜索各种期刊、会议的信息,找到其主页和专注的领域!

缺点:

1. 找论文时,摘要较少,看起来不专业

2. 有很多老教授们都找不到

3.论文摘要 字体偏小

 

总体上来说,微软学术搜索比google scholar功能更多,很好用。

Google scholar 功能比较单一,很多功能都没有,例如找人及其各种评价指标,例如很详细的学科信息。不过也有其优点,就是搜索文献时,摘要 看起来简洁,似乎能得到更多的信息量

 

我觉得,学术搜索似乎没有什么格外的技术难点,和普通的网页搜索技术上都差不多,最大的难点是把零散的信息归类在一起

 

建议改进:把排版弄简洁一点,字体大点

 

如果让我来带领团队开发微软学术搜索,接下来要做的工作室:改正上述缺点,发邮件给教授和研究人员们,让他们查看自己主页并修改其中不正确的信息,然后大力推广!!

 

谢谢阅读~

 

MicroTeam Gaoyao

### TensorFlow Warm-Up 概念与实现 Warm-up 是机器学习训练过程中的一种常见策略,用于逐步调整优化器的学习率。其主要目的是防止在训练初期由于过高的学习率而导致模型参数更新不稳定或发散。通过逐渐增加学习率,在初始阶段让模型适应数据分布后再进入正常训练过程。 #### 温度提升(Warm-up)的作用 温度提升的核心在于控制学习率的变化曲线。通常情况下,warm-up 阶段会采用线性增长或其他平滑函数来调节学习率。这种方法特别适用于大规模深度神经网络以及分布式训练环境下的收敛加速[^1]。 以下是基于 TensorFlow 的 warm-up 实现方式: ```python import tensorflow as tf def learning_rate_with_warmup(global_step, total_steps, warmup_steps, base_lr): """ 定义带有 warm-up 的学习率调度器。 参数: global_step: 当前全局步数 total_steps: 总训练步数 warmup_steps: warm-up 步骤数量 base_lr: 基础学习率 返回: 调整后的学习率 """ # 判断当前是否处于 warm-up 阶段 if global_step < warmup_steps: # 使用线性增长的方式计算学习率 lr = (base_lr / warmup_steps) * global_step else: # 训练后期使用余弦退火等方式降低学习率 decayed_lr = 0.5 * base_lr * (1 + tf.cos( tf.constant(tf.math.pi) * (global_step - warmup_steps) / (total_steps - warmup_steps))) lr = max(decayed_lr, 1e-7) # 设置最小学习率为避免数值不稳定性 return lr # 创建自定义回调以应用上述逻辑 class LearningRateSchedulerWithWarmUp(tf.keras.callbacks.Callback): def __init__(self, total_steps, warmup_steps, base_lr): super(LearningRateSchedulerWithWarmUp, self).__init__() self.total_steps = total_steps self.warmup_steps = warmup_steps self.base_lr = base_lr def on_batch_begin(self, batch, logs=None): current_step = tf.cast(self.model.optimizer.iterations, dtype=tf.float32) new_lr = learning_rate_with_warmup(current_step, self.total_steps, self.warmup_steps, self.base_lr) tf.keras.backend.set_value(self.model.optimizer.lr, new_lr) # 示例调用 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) callback = LearningRateSchedulerWithWarmUp(total_steps=10000, warmup_steps=1000, base_lr=0.001) history = model.fit(train_dataset, epochs=10, callbacks=[callback]) ``` 此代码片段展示了如何利用 TensorFlow 自定义学习率调度器完成 warm-up 过程,并结合余弦退火机制进一步改善性能表现。 #### 并行化中的注意事项 当涉及多设备并行训练时(例如张量并行[Tensor Parallelism][^2]),需注意不同设备间同步频率可能影响 warm-up 效果。因此建议适当延长 warm-up 时间窗口或者依据具体硬件配置微调超参设置。 此外值得注意的是,尽管本文档提及的技术未来可能会集成到更高级别的 API 中去简化操作流程,但在实际项目开发期间仍推荐手动管理此类细节以便获得最佳效果。 #### 结论 综上所述,通过对 TensorFlow 学习率引入渐进式的升温机制能够显著提高复杂模型的稳定性最终精度水平。同时也要兼顾特定应用场景下其他因素的影响作出合理权衡决策。
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