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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

pooling

【Implementing distributed pooling in Elixir】网页链接在 Elixir 中实现分布式池化。

「优乐赛拟赴香港上市」【优乐赛，来自江苏苏州，递交IPO招股书，拟赴香港上市，中信建投独家保荐】2024年11月18日，来自江苏苏州的苏州优乐赛共享服务股份有限公司ALSCO Pooling Service Co．， Ltd．（以下简称“优乐赛”）在港交所递交招股书，拟香港主板IPO上市。　根据弗若斯特沙利文，按2023年收入计，优乐赛是中国共享运营服务全行业及共享运营服务行业在汽车领域的最大的服务提供商，市场份额分别为3.5%、7.8%。优乐赛，来自江苏苏州，递交IPO招股书，拟赴...

[LG]《Pie: Pooling CPU Memory for LLM Inference》Y Xu, Z Mao, X Mo, S Liu... [UC Berkeley] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

1.卷积（Convolution）卷积是一种特征提取操作，主要用来生成新的特征图（Feature Map），保留关键信息。特点：结构保持：卷积保留输入的空间结构（如二维图像的高度和宽度）。特征提取：通过卷积核提取局部信息（如边缘、纹理）。大小变化：步幅为 1 的卷积通过逐像素滑动卷积核，捕获细粒度的局部特征，保持输入特征图的空间分辨率，并通过堆叠多层逐步扩展感受野，通常用于特征提取和信息保持。如果卷积核的步幅（stride）大于 1 或没有填充（padding），卷积可能导致输出特征图的尺寸缩小，起到降维（下采样）的作用。特定情况下（如“空洞卷积”），卷积也可以扩大感受野，但不改变分辨率 2.下采样（Downsampling）下采样通过减少特征图的空间分辨率（高度和宽度）来实现数据压缩，同时保留重要信息。常见方法： 1.卷积下采样：通过增大步幅（stride > 1）使输出特征图的大小减小。例如，步幅为 2 的卷积会将特征图宽高减半。 2.池化下采样：最大池化（Max Pooling）：在小区域内选取最大值。平均池化（Average Pooling）：在小区域内取平均值。池化操作会直接降低特征图的分辨率，但不会改变通道数。 3.降采样层（Downsampling Layer）：特定网络中（如 ResNet），通过步幅为 2 的卷积来实现下采样。优点：减少计算量和存储空间。提取更抽象的特征，忽略冗余信息。 3.上采样（Upsampling）上采样通过增加特征图的空间分辨率（高度和宽度）来恢复数据的细节或生成更高分辨率的特征图。常见方法： 1.最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）：每个像素的值通过最近的邻居直接复制。实现简单，计算快。 2.双线性插值（Bilinear Interpolation）：通过周围像素加权计算新的像素值。输出更平滑，但计算量较大。 3.反卷积（Transposed Convolution）：通过卷积核对特征图进行扩展和插值，类似于卷积的逆过程。用于生成细节丰富的特征图。 4.子像素卷积（Sub-pixel Convolution）：一种高效的上采样方法，用于超分辨率任务。优点：恢复高分辨率特征图。用于图像生成、分割或特征增强任务。 4.池化（Pooling）池化通过对局部区域进行降维操作，减少特征图的大小，保留主要信息。常见方法： 1最大池化（Max Pooling）：从局部窗口中选取最大值。更适合提取显著特征。 2.平均池化（Average Pooling）：从局部窗口中取平均值。更适合平滑特征。 3.全局池化（Global Pooling）：对整个特征图取平均值或最大值，直接降维为一维。优点：减少计算复杂度。缓解模型对输入平移的敏感性（提升鲁棒性）。降低过拟合风险。总结卷积既可提取特征也可实现下采样。下采样和池化都是降低特征图分辨率的方式。上采样用于提升特征图分辨率，常用于生成和重建任务。

PACA监票员揭秘𐟔报名条件大家好，今天我们来聊聊PACA监票员到底是什么，以及如何报名参加。很多人可能对PACA不太了解，甚至不知道它的存在，但它在选举中可是扮演着非常重要的角色哦！ PACA监票员是什么？ PACA是选举的最后一道防火墙，守护着每一张选票。就像我们求学时期的巡查员一样，PACA监票员的主要任务是监督投票和计票过程，如果发现任何异常，就要现场举手揭发和提问。PACA分为两部分：PA（Pooling Agent）和CA（Counting Agent）。 PA（Pooling Agent）监票员的任务确保投票过程符合程序，在公平公正下进行核对IC资料和名单是否符合确保一个人不能投超过一次防止幽灵选票 CA（Counting Agent）计票员的任务监督计票过程确保计票是在没有欺诈/黑箱情况下进行负责拯救选票，有些选票因为小瑕疵就当成废票，CA的责任是为候选人抗议，守护选票 PACA的重要性让人民直接参与选举过程：人民监督的不只是投票过程和结果，更是国家未来的走向！大大减少投选时不公的发生：避免黑箱事件影响投选结果如何报名参加？报名条件很简单，只要超过21岁就可以报名培训和参与。很多大政党在大选前都会招募PACA，多留意就能找到报名渠道。希望这篇文章能帮大家更好地了解PACA监票员，如果你有兴趣，不妨试试看报名参加，亲自体验一下这个充满意义的工作！

【划重点！要在欧盟港口停靠的常规燃料船东们注意了】芬兰国有能源公司Gasum与芬兰航运公司Wasaline近期签署了一份合作意向书，旨在共同规划全球首个大型商业FuelEU Maritime联营解决方案（pooling solution），为船东提供联营服务。网页链接

深度学习调参指南：轻松搞定模型优化！✨ 大家好！今天我想和大家分享一些深度学习调参的小技巧，帮助大家轻松搞定模型优化。相信很多小伙伴在做深度学习项目时，都会遇到调参的困扰。别担心，下面这些小技巧或许能帮到你！先过拟合再调整 𐟎斥…ˆ，我们要确保模型的能力足够强，能够过拟合训练集。然后，再逐步减小模型规模，尝试各种正则化方法，找到最佳的平衡点。这个过程有点像先让模型吃饱，再慢慢调整它的饭量。学习率 (lr) 𐟓ˆ 学习率是调参过程中最重要的参数之一。一般来说，NLP中的BERT类模型学习率在1e-5左右，使用warmup和衰减策略；CV类模型学习率在1e-3左右，也需要衰减。具体值需要多尝试几次找到最优解。 Batch Size 𐟚€ Batch Size的选择也很重要。在表示学习和对比学习领域，batch size越大越好。如果显存不够，可以使用累计梯度。其他领域则视具体情况而定。 Dropout 𐟒犩ℨ𛃦补ž‹中，dropout ratio是一个关键参数。默认值不一定是最佳值，有时候把dropout设置为0会有奇效。比如在一些自然语言处理任务中，适当增加dropout可以提高模型的效果。初始化方法 𐟛 ️ 对于linear/CNN层，一般选用kaiming uniform或normalize；embedding层通常选择截断normalize。初始化方法很多，可以根据需要选择。正则化方法 ⚖️ 在序列输入上使用Layer Normalization（LN），非序列输入上使用Batch Normalization（BN）。这样可以有效防止过拟合，提高模型的泛化能力。 Neck设计 𐟏—️ 基于backbone构建层次化的neck通常比直接使用最后一层输出要好。reduce function一般选择attention优于简单pooling，多任务需要构建不同的qkv。这个设计可以帮助模型更好地提取特征，提升性能。数据增强 𐟌𑊦•𐦍ž强要结合具体任务来设计，确保增强方法能够提升模型效果。比如在图像分类任务中，可以使用旋转、裁剪等方法来增加数据的多样性。随机数种子 𐟌Ÿ 设定好随机数种子，否则很多对比实验结论不一定准确。这个看似不起眼的小细节，实际上能大大提高实验的可重复性。交叉验证 𐟕𐯸 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计。时序数据要避免未来信息泄漏。这样可以更好地评估模型的性能，避免过拟合。优化器选择 ⚙️ 在NLP中，抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题优先选择Adam，其他情况下可以尝试SGD。Adam一般需要的迭代次数高于SGD。 Early Stopping ⏳ 不要过早进行early stopping，有时候收敛平台在后段，可能会错过最佳模型。参考第1条，先确保模型能过拟合训练集。希望这些小技巧能帮到大家在做深度学习项目时的调参工作！如果你有其他问题或经验分享，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

「言承旭超话言承旭jerry超话」 My Vampire Idol Of love 𐟒• 𐟒• 𐟒• Ever so slow... My love for you ...Flows ...Spreading Can you see the crimson, Pooling around my shadow Love, Once Abundant and Pumping through my heart Now, ...Slowly drains Away with every beat I gave it all to you, only you... The Vampire of Love Such sweet seduction How could I know? I'd become a shadow and You were the ghost...in my heart 𐟒• ❤️ 𐟒• ❤️@言承旭Jerry「言承旭1月1日生日快乐」「言承旭超话」[心]「言承旭」[心]「向全世界安利言承旭」日本VickyMoneva的微博视频

多层特征融合策略在语义分割中的妙用𐟎芥œ訯�‰分割中，多层特征融合策略可是个宝藏，它能帮助我们更好地理解和利用卷积神经网络中的各种特征。通过将不同层级的特征进行有效整合，模型对图像的全局理解能力大大增强，同时还能保留更多的细节信息。下面我来给大家介绍几种常见的多层特征融合策略。上采样与跳跃连接（Skip Connections）𐟌 这个方法在U-Net或者FCN（Fully Convolutional Networks）中特别常见。简单来说，就是把深层（低分辨率、高级语义信息）的特征图通过上采样（比如双线性插值）调整到与浅层（高分辨率、低级细节信息）的特征图相同的尺寸。然后，这些上采样的深层特征图和相应层级的浅层特征图通过跳跃连接合并，通常是相加或拼接。这样做的好处是，既能获得高级的语义信息，又能保留低级的细节信息。金字塔池化（Pyramid Pooling）𐟏ž️ 这个策略在PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）中大放异彩。原始特征图通过不同尺度的全局平均池化操作，生成不同区域的上下文信息。然后，这些池化后的特征图再上采样并与原始特征图融合，这样就能捕获不同尺度的上下文信息了。注意力机制（Attention Mechanism）𐟑€ 注意力机制在这里就像是放大镜，它能帮助我们确定哪些特征更重要。可以在特征融合前应用，加强某些特征并抑制不重要的特征。注意力模块可以是通道注意力（channel-wise）或空间注意力（spatial-wise），具体怎么用得看你自己的需求。特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks, FPN）𐟏™️ FPN最初是为了目标检测设计的，但也非常适合语义分割。它建立了一个特征层级金字塔，每一层级的特征图都由一个独立的卷积网络处理。每一层都会与下一层进行融合，结合了不同分辨率的特征信息。这样做不仅能提高模型的性能，还能增强对图像的多尺度理解。密集融合（Dense Fusion）𐟌𑊥Ÿ𚤺ŽDenseNet的思想，每一层的特征不仅与前一层融合，还与所有之前层的特征融合。这种策略可以极大地增强特征传递和重用，但同时也会增加计算复杂度。不过，为了更好的性能，这点牺牲还是值得的。这些多层特征融合策略各有千秋，大家可以根据自己的需求选择使用。希望这些小技巧能帮到你，让你的语义分割模型更上一层楼！𐟚€

深度学习调参指南：14个实用技巧深度学习调参有哪些技巧？以下是一些实用的建议：初始化方法 𐟧銧𚿦€祱‚和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化，而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 Ir参数 𐟌᯸ 对于NLP和BERT类模型，Ir参数一般在1e-5级别附近，需要进行warmup和衰减；对于CV类模型，Ir参数一般在1e-3级别附近，也需要进行衰减。具体数值需要多尝试。 Dropout 𐟕𕯸‍♂️ 大部分任务需要使用预训练模型，注意模型内部的dropout ratio是一个重要的参数。默认值不一定最优，有时候将dropout重置为0会有意想不到的效果。 Batch Size 𐟓ˆ 在表示学习和对比学习领域，batch size越大越好，但显存不足时可以使用累计梯度。其他领域则视情况而定。序列输入 𐟔„ 对于序列输入，使用Layer Normalization（LN）；对于非序列输入，使用Batch Normalization（BN）。优化器 𐟏‹️‍♂️ 对于NLP和抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题，优先使用Adam优化器；其他情况可以尝试SGD，但需要的迭代次数通常高于SGD。数据增强 𐟔 数据增强要结合任务本身来设计，以提高模型的泛化能力。随机数种子 𐟌𑊨彩š机数种子，否则很多对比实验的结论可能不准确。 Cross Validation ✖️ 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计，时序数据要避免未来信息泄漏。过拟合与Early Stopping 𐟛‘ 不要过早进行早期停止，有时候收敛平台在后段，你会错过。参考第一条，先让模型过拟合训练集。参数初始化 𐟔犤𝿧”蘡vier和truncated_normal初始化方法可以加速收敛，但同样是TensorFlow和PyTorch用同样的初始化，PyTorch可能存在多跑一段时间才开始收敛的情况。所以，如果出现loss不下降的情况，耐心一点，多跑几个epoch。无脑Adam 𐟤– 不知道用啥优化器？无脑Adam，对绝大多数问题都有不错的效果。归一化方法 𐟓 线性层和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化，而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 LN与BN 𐟌 对于序列输入，使用Layer Normalization（LN）；对于非序列输入，使用Batch Normalization（BN）。层次化设计 𐟏›️ 基于backbone构建层次化的neck一般比直接使用最后一层输出要好。Reduce函数一般使用attention优于简单pooling，多任务需要构建不同的qkv。数据增强 𐟔 数据增强要结合任务本身来设计，以提高模型的泛化能力。

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