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因为 data augmentation 的本质就是把训练集变得丰富，制造数据的多样性和学习的困难来让network更robust（比如旋转， 随机crop ，scale），但是val和test的时候一般是不对数据进行data augmentation的。 （有时候会center crop，如果train的时候有crop的话） 也有可能是drop out的影响，drop out可以抽象的理解为随机屏蔽掉一些feature（神经元），只用一部分feature来识别，这样留下来的这些feature就更强了。 等测试/val的时候全部神经元一起上，表现就更好了。 不过drop out一般用于fc层中，现在比较少用了。 也有dropout2D用在 卷基层 中，用的也不多。
2018年1月7日 · 机器学习. 神经网络. 深度学习（Deep Learning） 如何看待指出 神经网络的训练罪魁祸首是退化一文？ Why is it hard to train deep neural networks? Degeneracy, not vanishing gra… 显示全部 . 关注者. 216. 被浏览. 13,769. 2 个回答. 陈默. 原教旨贝叶斯. 我的理解，作者所说的degenerate问题和gradient vanish是两个层面的问题。 gradient vanish说的是只要层数高了，gradient就会vanish，而不是说随着迭代数变多会越来越vanish（当然也可能有这个问题，但是本来不是指这个）。
是的，但关键原因是因为你是中国人。. 大部分英国理工科的Doctor Training Centre都是EPSRC出钱，也就是欧盟的机构。. 所以对国籍有严格限制。. 而且DTC招的每个人都是给钱的，不接受自费读。. 所以比如每年招20个人，最多只有1-2个名额能给国际学生，可能还是半奖 ...
1. 数据预处理. 通过对数据进行归一化或者标准化可以使得不同数据对于模型有相同的尺度。 2. 网络参数优化. （1）学习率. 采用warm up和余弦退火，可以帮助神经网络获得更好的参数。 如果觉得余弦退火过于复杂，可以通过观察网络收敛的快慢，简单粗暴的在一定epoch之后降低学习率，可以把它看作一种adaptive的training。 github.com/facebookrese. （2）Dropout. 根据模型在训练集和测试集上的差异，判断模型处于过拟合或欠拟合状态，再改变dropout以改变网络的节点数。 其他和网络参数量相关的参数还有hidden size，网络层数等。 3. 网络结构优化. （1）CNN的优化：ACNet（ICCV2019） ACNet示意.
2023年6月16日 · 1 赞同. Why型思维训练. 1、两种思考方式. WHY思维： 针对问题本身进行思考，从更高的视点来看待问题. 具备元视点，思考“问题本身是否妥当”，然后再决定如何行动。 HOW思维： 重视具体问题和实施方法. 不具备元视点，就会完全沉浸于问题之中，错误地认为这就是整个世界。 2、上升到元视点，思考上层目的，寻其它方法. “Why”与其他疑问词的差异： 以基础问题（What）为中心，可以通过向上追溯上层目的的Why方向，向下分解具体化方向两种方式来思考应该采取的措施。 3、思考上层目的的两个意义. Why的目的1：发现真正的问题. Why的目的2：找到解决问题的办法. 4、改变战场. 战略”指“元层面的战斗”，考虑的是要在哪里作战，如何将战场转移到自己擅长的领域等问题。
1 大的batchsize减少训练时间，提高稳定性. 这是肯定的，同样的epoch数目，大的batchsize需要的 batch数目 减少了，所以可以减少训练时间，目前已经有多篇公开论文在1小时内训练完ImageNet数据集。 另一方面，大的 batch size梯度 的计算更加稳定，因为模型训练曲线会更加平滑。 在微调的时候，大的batch size可能会取得更好的结果。 2 大的batchsize导致模型 泛化能力 下降. 在一定范围内，增加batchsize有助于收敛的稳定性，但是随着batchsize的增加，模型的性能会下降，如下图，来自于文 [5]。 这是研究者们普遍观测到的规律，虽然可以通过一些技术缓解。 这个导致性能下降的batch size在上图就是8000左右。
人工智能. 深度学习（Deep Learning） LLM. 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？ 相比encoder-decoder架构，只使用decoder有什么好处吗？ 显示全部 . 关注者. 3,707. 被浏览. 1,870,872. 97 个回答. 默认排序. 知乎用户. 725 人赞同了该回答. 先问是不是：GLM130B和UPalm-540B不是 decoder-only ，但是确实大家都在做decoder-only. 三个原因. 工程：模型10B的时候还好，各种骚操作都能上， scale 效果也很好，但是再大以后，很多东西的 scalability 都会出问题。
