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论文指出目前bert的finetune存在不稳定的问题，尤其是在小数据集上，训练初期，模型会持续震荡，进而会降低整个训练过程的效率，减慢收敛的速度，也会在一定程度上降低模型的精度。.文章主要总结了三个优化的方向，分别从优化方法、权重参数、训练方式...
本篇文章主要是在阅读了论文之后，自己做一个总结。《IdentifyecognitionfromEEGingStablePatternsoverTimeforEmotionRecognitionfromEEG》《从脑电图(EEG)中提取稳定的模式进行识别》Abstract采用机器学习的方法，研究了情绪识别过程...
论文提出的方法通过学习一个贝叶斯剪枝掩码来抑制那些畸变较高的特征，这样可以最大化对抗性偏差上的健壮性。作者研究了深度神经网络里隐特征的不稳定性。论文方法提出裁剪掉不稳定的特征，而保留健壮性的特征。
如何理解深度学习论文里经常出现smoothness这个词？.非常不严谨的说法：假设一个函数\beta-smooth等价于假设其一阶导\beta-Lipschitz等价于其Hessian“小于等于\betaI".模型的平滑性，说的简单一点：就是相似的样本具有相似的输出，如果两个样本相似但是对应的模型...
投资组合Beta系数测度及其时变性研究.侯丹.【摘要】：作为融资和资本配置的场所,资本市场在经济发展中是不可缺少的角色。.在经济转型过程中,中国市场化进程加快,资本市场在经济发展中承担的使命越来越重要。.随着资本市场规模的不断扩大,财富效应...
没有beta成核剂哪来的beta晶？双峰一般是由不同稳定性的晶体熔融引起的（也可理解为两种不同厚度的晶体）。两篇老文献供参考。热定型后，低稳定晶体发生稳定化或发生片晶增厚，如果温度更高点，将会变的更窄，甚至合并为单峰，
T_ij的元素的值是p(j|i)，即该句子代表关系为i，但被误判为j的概率。动态转移矩阵更有优势，粒度更细。模型主要思想是，使用CNN对实体的描述信息进行特征提取，得到的特征向量作为实体的特征表示，模型的训练目标是使得实体的词向量表示和从描述信息得到的实体特征表示尽可能接近。
接上一篇，继续研究Style2paintsV1论文V1论文笔记（下）：NetworkDetailscs_soft_dev2020-10-1515:21:01393...分别是两个GuideDecoder。推荐的参数设置为alpha=0.3，beta=0.9。注意：在训练阶段，输入的“色彩风格参考图”使用的是输入线稿...
许多论文对现有优化器进行了增量改进，将它们呈现为新的优化器，而不是可以组合的模块。.本篇论文为了充分利用正在进行的深度学习优化研究，意识到这种模块化很重要，所以设计Ranger21是为了突出从这种组合中获得的好处：测试并将多个的改进组合...
AnySwap团队6月4日宣布，AnySwap多链路由器V3Beta主网上线！目前AnySwapV3Beta主网已上线币安智能链（BSC）、Fantom和Polygon(Matic)，以太坊和二层网络Abitrum上的AnySwap多链路由器V3Beta主网也即将推出！
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投资组合Beta系数测度及其时变性研究.侯丹.【摘要】：作为融资和资本配置的场所,资本市场在经济发展中是不可缺少的角色。.在经济转型过程中,中国市场化进程加快,资本市场在经济发展中承担的使命越来越重要。.随着资本市场规模的不断扩大,财富效应...
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T_ij的元素的值是p(j|i)，即该句子代表关系为i，但被误判为j的概率。动态转移矩阵更有优势，粒度更细。模型主要思想是，使用CNN对实体的描述信息进行特征提取，得到的特征向量作为实体的特征表示，模型的训练目标是使得实体的词向量表示和从描述信息得到的实体特征表示尽可能接近。
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