预训练

最新推荐文章于 2025-04-22 14:33:49 发布
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分类专栏： 深度学习
预训练 (Pretraining)
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-10 364
预训练（Pretraining）是深度学习中一种重要的训练范式，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域得到了广泛应用。预训练的核心思想是在大规模无标注数据上先进行自监督学习，学习数据的一般性特征表示，然后再在具体的下游任务上进行微调（Fine-tuning），从而提升模型的性能和泛化能力。
预训练PDF数据格式转换
热门推荐
herosunly的博客
08-12 17万+
本文主要介绍了预训练PDF数据格式转换，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. PDF数据格式转换
预训练（Pre-training）
xw555666的博客
02-25 5046
预训练阶段在深度学习和自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的模型构建中起着至关重要的作用。通过在大规模无标签数据集上进行预训练，模型可以学到丰富的语言结构、词汇关系、图像特征等通用知识，并将其编码为参数形式。这种预训练得到的模型能够提供高质量的初始化权重，这些权重包含了对世界广泛而深入的理解。总体来说，预训练和应用开发相辅相成，共同推动了AI技术的发展和落地应用。预训练大大提升了模型性能并降低了对大量标注数据的依赖，而应用开发则确保模型能够在实际问题中发挥出最佳效果。
一文读懂预训练模型（非常详细），大模型预训练看我这一篇就够了！
最新发布
m0_63171455的博客
04-22 1393
对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！通常而言，预训练好的网络参数，尤其是底层的网络参数，若抽取出特征跟具体任务越无关，越具备任务的通用性，所以这是为何一般用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的原因。而高层特征跟任务关联较大，实际可以不用使用，或者采用Fine-tuning用新数据集合清洗掉高层无关的特征抽取器。预训练模型是指在大规模数据集上预先进行训练的神经网络模型，通常在。
预训练（Pre-training），人工智能领域的预训练是什么——AI教程
qq_26303031的博客
08-14 4254
预训练是指在一个大规模的通用数据集上对模型进行初步训练，使其能够学习到丰富的特征表示。这个过程通常在没有监督（即没有明确的标签）的情况下进行，称为无监督预训练。经过预训练的模型可以捕捉到数据中的模式和结构，从而在后续的特定任务（如分类、回归等）中更有效地进行微调（fine-tuning）。
深入理解“预训练”
zenRRan的博客
04-27 4294
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！知乎：潘小小职位：字节跳动AI Lab NLP算法工程师方向：多语言机器翻译深度学习自然语言处理公众号出品文本预训练系列是我的专栏《小小的...
什么是预训练？
qq_41298763的博客
05-20 1186
预训练
yolov10预训练权重 + 以及yolov10的训练测试程序
09-11
对于yolov10的训练和测试程序，这意味着开发者不仅提供了yolov10模型的预训练权重，而且还包括了完整的代码框架，使得研究人员或开发者能够轻松地在自己的数据集上训练模型或使用预训练模型进行测试。这通常包括数据...
Yolo11s的Objects365预训练权重
12-06
Yolo11s的Objects365预训练权重文件集是针对目标检测任务的深度学习模型预训练权重，其训练基于Objects365数据集进行了10个训练周期（epoch）。该权重文件是Yolo（You Only Look Once）系列中的一种，具体为Yolo11s...
yolo11预训练权重免费获取 分享精神
01-22
预训练权重是指在大规模数据集上预训练好的模型参数，它能够有效地提升模型在特定任务上的性能。通过使用这些预训练权重，可以在更短的时间内训练出一个性能优越的模型，尤其是在标注数据有限的情况下。 在深度学习...
用于各类文本的BERT二次预训练.zip
01-07
**BERT二次预训练详解** BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google团队在2018年提出的预训练语言模型，它通过Transformer架构实现了对输入文本的双向上下文理解，显著提升了自然...
预训练概念
xw555666的博客
02-29 1633
预训练是指在特定任务之前，在大规模数据集上对神经网络进行训练以学习通用的表示形式或特征。这些通用表示可以捕捉数据中的统计结构和语义信息，使得神经网络能够更好地理解和处理输入数据。 预训练的概念在自然语言处理、计算机视觉和其他领域都有广泛的应用，并为实现通用人工智能提供了一个重要的途径。通过在大规模数据上进行预训练，模型可以学习到更丰富、更通用的表示，从而在各种任务和领域上展现出更好的性能。
深度学习算法中的预训练（Pretraining）
牛肉胡辣汤
09-23 1395
通过预训练，深度学习模型能够从无标签数据中学习到一些通用的特征表示，然后在有标签数据上进行微调，从而提高模型的泛化性能和训练效率。首先，加载预训练模型并替换最后一层全连接层，然后冻结预训练模型的参数。为了解决这个问题，预训练（Pretraining）技术应运而生，它通过在无标签数据上进行初始训练，然后在有标签数据上进行微调，从而加速和改善深度学习模型的训练。预训练是深度学习算法中一种重要的训练技术，通过在无标签数据上进行初始训练，然后在有标签数据上进行微调，可以加速和改善深度学习模型的训练过程。
预训练综述
霜叶的博客
10-24 3933
一、简介 1.1、预训练影响： ELMo/GPT/BERT预训练模型的相继提出，NLP找到了可以像计算机视觉那样的迁移学习方法。NLP领域预训练模型，采用自监督 学习方法，将大量无监督文本送入模型中进行学习，得到可通用的预训练模型。NLP领域有大量的无监督学习数据。大量研究工作表明，大量的数据可以不断提高模型的性能表现，与此同时压缩模型参数也成为研究热点，例如ALBERT,ELECTRA。预训练和模型压缩引导NLP将大量非监督文本充分利用起来，进行语言知识编码，指导下游NLP任务。 ...
预训练模型
knight的博客
04-09 5699
一、bert 论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 代码：https://github.com/google-research/bert 作者：google 1、贡献 提出一种双向语言模型，基于该预训练模型finetune后在各下游任务取得sota效果。 模型结构图如下，包括两个任务，一个是MLM(mask language model)，另一个是NSP任务(next sente
什么是预训练
和大家一起涨芝士
12-19 579
预训练是出于特殊数据集和低成本数据集数量差距悬殊而提出的一种模型训练方法，即先通过大量的数据集训练得到一组权重可以较好的识别这些数据的共性，从而进行分类、检测等操作，当我们需要处理自己特殊需求的任务时，我们就可以借助之前训练好的模型来针对我们的数据进行参数的调整，从而大大减少了数据集的需求和工作量。
预训练是什么意思
weixin_48192256的博客
10-24 2万+
预训练是什么意思预训练预训练的简单概括预训练思想的本质学习任务的分解 预训练 预训练的简单概括 使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。 预训练思想的本质 1.模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务进行预训练 2.将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤 上面两句话分别从两个不同的角度来解释预训练思想的本质。第一句话从模型的角度，第二句话从数据的角度 学习任务的分解 “预训练”的做法一般是将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的
下载EfficientNet预训练模型
在迁移学习中，研究者或开发者可以利用这些预训练模型作为起点，针对特定的任务进行微调，而不是从零开始训练模型，这样可以大大节省计算资源并缩短训练时间。 此外，描述中还提到了“找了半天才下载到的资源”，这...
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