qq_51070956的博客

我们的方法结合了两个关键洞见：(1) 可以将高容量卷积神经网络（convolutional neural networks，CNNs）应用于自底向上的区域提议，从而实现对象定位与分割；(2) 当标记训练数据稀缺时，通过辅助任务的监督预训练，然后进行领域特定的微调，可以显著提升性能。

他昨天就已经听人讲起丧宴，甚至记得好像他也在被邀请之列，可是他当时只顾忙自己的事，别的事一概没有放在心上。现在，卡捷莉娜·伊凡诺芙娜出外，到墓园去了，由里普威赫节尔太太忙着操办丧宴的事，彼得·彼得罗维奇匆匆向里普威赫节尔太太打听了一下，知道丧宴规模盛大，几乎邀请了所有的房客，甚至邀请了死者不认得的人。现在，卡捷莉娜·伊凡诺芙娜出外，到墓园去了，由里普威赫节尔太太忙着操办丧宴的事，彼得·彼得罗维奇匆匆向里普威赫节尔太太打听了一下，知道丧宴规模盛大，几乎邀请了所有的房客，甚至邀请了死者不认得的人。

​it​ft​ot​ct​​​​σσσtanh​​TDmnn​​Eyt−1​ht−1​xt​​​​it​ft​ot​ct​​​​σσσtanh​​TDmnn​​Eyt−1​ht−1​zt​​​这几个公式使用LaTeX语法表示为：eti​fatt​xi​ht−1​4αti​∑k1L。

基于transformer以前UNET架构，基于卷积，现在把卷积换成transformer数据更少，文本数据就要更优质训好了，通过增加额外模块，提高文本质量如果给的文本时粗粒度的，那么生成的图片，额外信息，随即补全按类别引导，而不是按文本引导？衡量图像文本对的匹配程度重参数技巧Σ：VAE提高分辨率压缩QKV三个阶段，灾难遗忘前面用简单的数据，后面用好一点的数据高质量评估数据集文本编码器的语义理解能力不足，导致编码得到的特征不完全。

高斯分布（也称为正态分布）的概率密度函数（Probability Density Function, PDF）是用于描述随机变量在连续空间上各个取值点的概率密度的函数。其数学表达式如下：f(x)=12πσ2⋅e−(x−μ)22σ2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \cdot e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}}f(x)=2πσ2​1​⋅e−2σ2(x−μ)2​其中：概率密度函数值的含义：概率密度（Probability Density）

该定理是基于条件概率的规则来计算事件A在已知事件B发生的条件下发生的概率，即后验概率P(A|B)，它可以由先验概率P(A)、似然度P(B|A)以及B事件本身的概率P(B)来确定。综上所述，正态分布的线性变换保持正态分布特性的原因在于正态分布本身的内在属性允许其通过线性操作后仍能保持相同的分布形态，仅仅是将分布的位置（通过均值移动）和尺度（通过标准差放大或缩小）做了相应的改变。是边际概率或者证据概率，是在只知道信息 I 的情况下，事件 B 发生的概率，它起到归一化的作用，确保后验概率是一个有效的概率分布。

你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是 pre-training。之后，你又接收到一个类似的图像分类的任务。这时候，你可以直接使用之前保存下来的模型的参数来作为这一任务的初始化参数，然后在训练的过程中，依据结果不断进行一些修改。