当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

gradcam在线播放_gradcam置信区间(2024年11月免费观看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

gradcam

结合梯度、特征和注意力的大模型解析动机（motivation）：解释Transformer模型的方法主要基于自注意力分数或梯度。然而，这些方法存在以下缺点：只考虑自注意力分数，忽略了特征的属性。例如，QK相乘得到注意力分数，而V是特征时，V的大小（如范数）也会影响最终输出。只关注QKV的注意力，忽略了残差结构。基于梯度的方法忽略了不同输出token之间的交互。实现方法：考虑梯度：类似GradCAM，计算输出某个token对中间层输出的梯度。考虑特征：将梯度信息与特征进行哈达玛积（矩阵按位相乘）。考虑注意力分数：最后与注意力分数相乘。实验效果：选取了encoder架构的模型，以及情感分类任务的数据集、问答数据集和段落蕴含关系数据集进行评测，效果超过了只基于梯度和注意力的方法。生僻单词： duly：合适的 Rollout：首次展示；[航] 滑跑 shortcut：道路，便捷小道 herein：于此，在此 fidelity：忠实度

OMSCS硬课实测：挑战与吐槽终于有时间坐下来和大家聊聊我在OMSCS的上课体验了。因为篇幅有限，我打算分成硬课、半硬课和轻松课三篇来分享。今天先聊聊那些“硬课”吧。 ML：看似开放，实则教条 𐟧 这门课表面上看似很自由，但实际上是教条式的，覆盖了监督学习、随机优化、无监督学习、信息论和马尔科夫过程。课程内容广泛，但考试难度较高，不太适合作为机器学习的入门课程。视频里老师全程讲相声，不涉及公式推导，只看视频收获有限。作业主要是调包，可以抄代码，评分只看报告，但要求模糊不清，必须去OH（在线论坛）反推。论坛上的老师和TA（助教）都很阴阳怪气，喜欢绕弯子。虽然最后有成绩曲线，但体验并不愉快。建议不走ML track的同学避开这门课。 DL：魔改版的CS231N 𐟔犨🙩—訯𞥏碌娯𔦘舘”改版的CS231N，老师视频中规中矩，但FB（Facebook）员工的视频就有点拉胯了。课程工作量很大，有四次编程作业：前两次主要是用numpy实现神经网络和卷积神经网络，有一点点手动调参；第三次作业主要是用pytorch实现网络可视化，比如salency maps和gradcam；第四次作业是用pytorch实现RNN、LSTM、Transformer和Attention。此外还有七次小测验、四次论文讨论和一次组队终项目。小测验考得很琐碎，但丢分少的话基本都能拿A。如果你对深度学习和矩阵求导比较熟悉，这门课会相对轻松，现学也没问题。 GA：必修课的挑战 𐟧銨🙩—訯𞦘磻穃襈†track的必修课，视频质量很不错，但涉及很多一般面试不考的算法，所以个人觉得难度较高，性价比一般。课程主要考察你套模板写八股文的能力。只要平时认真学Joves的笔记，练习好八股文，考试不会有大问题。回想起来，这门课学会的算法大部分都还给老师了，最大的收获应该是学会了如何推导时空复杂度𐟘…。 PS：以上纯属个人体验，大家请批判看待，轻度吐槽。

大语言模型LLM：你不可不知的7大能力 𐟌Ÿ LLM是什么？ LLM（大语言模型）是自然语言处理（NLP）领域中的一颗璀璨明珠，它基于深度学习，拥有庞大的参数规模和训练数据量。凭借其自注意力机制（如Transformer架构），LLM能够精准捕捉文本中的复杂语义联系，在各种语言任务中表现出色。 𐟒ꠌLM的能力亮点语言理解：LLM能够深入理解文本语义，识别复杂的语义关联。在情感分析、问答系统以及信息抽取等任务中，它都能大放异彩。语言生成：LLM能够生成流畅自然的文本。它在智能客服、文章写作、代码创作以及自动摘要等场景中，表现出色。跨任务迁移：经过预训练，LLM可以适应分类、翻译、生成等多种任务，无需从头开始训练，少样本、零样本学习也不在话下。多语言支持：LLM经过多语言数据训练，能够理解多种外语，并进行跨语言翻译、信息检索，打破语言壁垒。上下文记忆：处理长文本和复杂对话时，LLM能够基于长上下文生成连贯内容，追踪对话走向、总结长文信息。 𐟚砌LM的短板及解法准确性存疑：有时会生成不实信息（即幻觉现象），这可能是由于训练数据有偏、陈旧或错误，且无法实时更新。对策是引入知识图谱辅助、开发事实验证模块，结合检索增强生成（如RAG）获取新数据。文本长度受限：处理超长文本时，由于模型架构处理长序列的成本高，上下文窗口有限，长对话或文档记忆差。可以通过开发高效架构（如Longformer、GPT-4改进版）扩窗口、分段记忆聚信息、层次化生成先摘再细化。专业性欠佳：在医学、法律等领域，LLM的答案可能不靠谱，这可能是由于训练数据中专业知识不足。可以在高质量专业数据微调、融合专用小模型，或引入多模态（图像、表格等）辅助。解释性差：LLM的预测过程似“黑箱”，内部复杂难理解，导致用户难以信任输出。可以使用LIME、SHAP等可解释AI技术亮依据、Grad-CAM展示关键文本、输出附可信度评分增强信任。资源消耗大：LLM的训练与推理需要大量的计算资源和存储空间，实时应用会有延迟，因为参数多、复杂度高。可以通过压缩模型、分布式计算提高效率，研发ALBERT、TinyBERT这类轻量高性能模型。

深度学习干货分享：从数据预处理到模型调优大家好，今天我整理了一些深度学习的干货，绝对干货，绝对实用！希望对大家有所帮助。数据预处理技巧 𐟚€ 归一化：这个方法真的很简单，但对模型性能的提升却很大。简单来说，就是把输入数据的范围调整到同一个区间，比如[0,1]或者[-1,1]。这样可以让模型收敛得更快，性能也更好。数据增强：通过旋转、平移、翻转等方式扩充训练集，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。想象一下，原来只有100张图片，现在变成了1000张，模型自然会更强大。数据平衡：对于不平衡的数据集，可以采取欠采样、过采样或者权重调整等方法来处理。比如，正样本有1000个，负样本只有100个，那就可以给负样本更多的权重，让模型更关注它们。模型优化技巧 𐟚€ 批标准化（Batch Normalization）：这个方法在深度神经网络中特别有用。它可以加速模型训练过程，提高收敛速度。简单来说，就是让每一层的输入都保持在一个稳定的范围内。参数初始化：合适的参数初始化可以避免模型陷入局部最优解。常见的方法有高斯分布、均匀分布、Xavier初始化和He初始化等。选择合适的初始化方法可以让模型更容易找到最优解。学习率调度：使用学习率衰减策略（如StepLR、ReduceLROnPlateau等）可以帮助模型更好地收敛。简单来说，就是随着训练的进行，逐渐减小学习率，让模型更稳定。模型调优技巧 𐟚€ 超参数搜索：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法来找到最佳的超参数组合。这个过程有点像找宝藏，找到合适的超参数组合就能让模型性能大增。模型集成：通过集成多个模型的预测结果，可以提高模型的泛化能力和稳定性。常见的集成方法有投票、平均、堆叠等。比如，把多个模型的预测结果加起来，最后取平均值，效果会更好。迁移学习：将已经训练好的模型的特征提取能力迁移到新的任务上，可以加快训练速度和提高模型性能。简单来说，就是用一个已经训练好的模型来初始化新的模型，这样新的模型会更快地收敛。解决过拟合问题 𐟚€ 正则化：使用L1正则化、L2正则化或Dropout等方法可以减少模型的过拟合现象。这些方法可以限制模型的复杂度，防止它对训练数据过拟合。早停策略：通过监控验证集的性能，在性能不再提升时停止训练，可以防止模型过拟合。简单来说，就是看到验证集的性能不再提升时，就停下来，避免过拟合。数据扩充：通过对训练数据进行增加噪声、剪切、旋转等操作，可以增加训练样本，减少过拟合发生的可能性。这样一来，模型的泛化能力也会更强。模型解释和可视化 𐟚€ Grad-CAM：通过可视化梯度信息，可以揭示深度学习模型的决策过程，帮助理解模型的行为以及哪些区域对于模型的判断有更大的影响。这个方法特别适合用来解释模型的决策过程。对抗样本攻击：通过调整输入样本的微小扰动，可以观察模型的鲁棒性，从而更好地改进模型的性能和防御能力。这个方法可以用来测试模型的健壮性。以上就是关于深度学习的一些干货内容，希望对大家有所帮助！如果有什么不懂的，随时可以问我哦！

MedMamba：影像分类新突破传统的卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer（ViT）虽然表现出色，但仍有其局限性。MedMamba：医学影像分类的新星，通过创新性的技术结合，为医学影像分类带来了新的突破。 𐟔 为什么选择MedMamba？ CNN的局限性：CNN擅长提取局部特征，但难以建模长距离依赖关系。 ViT的挑战：虽然ViT通过自注意力机制解决了这一问题，但计算复杂度高，难以适应临床环境。 SSM的优势：结构化状态空间模型（SSM），尤其是最新的Mamba模型，具备高效建模长距离依赖的能力，同时保持计算复杂度线性增长，为医学影像分类提供了新方法。 𐟚€ MedMamba的创新之处 SS-Conv-SSM模块：采用SS-Conv-SSM模块，结合卷积层与SSM的优势，卷积层提取局部特征，SSM捕捉全局信息，提高分类准确率。组卷积与通道洗牌：使用组卷积（Grouped Convolution）和通道洗牌（Channel Shuffle）来减少模型参数并保持计算效率，适用于临床资源有限的环境。分层架构与多变体设计：通过分层提取特征，并设计了Tiny、Small、Base三个变体，满足不同需求。 𐟧ꠥꌩꌨ数据集覆盖广泛：MedMamba在16个公开与私有数据集（包括CT、超声、MRI等）上评估，总计411,007张医学影像，验证了其泛化能力。与先进模型对比：实验表明，MedMamba在大多数任务中表现优异，尤其在PAD-UFES-20和Cervical-US等数据集上，MedMamba-Tiny实现了更高的分类准确率和更低的计算复杂度。可解释性分析：通过Grad-CAM和t-SNE技术，MedMamba展示了更具区分性的特征提取能力，并能准确聚焦病变区域，增强了模型的透明性和可信度。 𐟓„ 文章来源：本文基于《MedMamba: Vision Mamba for Medical Image Classification》

专栏内容推荐

1143 x 604 ·
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现 | AI技术聚合
素材来自:aitechtogether.com

1398 x 676 · png
Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based ...
素材来自:blog.csdn.net

568 x 861 · png
四、GradCAM可解释性分析——可解释性机器学习（DataWhale组队学习）_gradcam注意力机制-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1601 x 863 · png
四、GradCAM可解释性分析——可解释性机器学习（DataWhale组队学习）_gradcam注意力机制-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

474 x 183 · jpeg
yolov5 Grad-CAM可视化，以及对可视化过程的分析_yolov5 gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1920 x 1080 · jpeg
YOLOv5结合GradCAM热力图可视化_nms time limit 1.200s exceeded-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

928 x 445 · png
CAM和GradCAM_grad-cam和cam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1254 x 1338 · jpeg
pytorch 实现Grad-CAM和Grad-CAM++_gradcam++ 和 gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1920 x 1080 · jpeg
YOLOv5结合GradCAM热力图可视化_nms time limit 1.200s exceeded-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1309 x 813 · png
[可解释机器学习]Task04：[算法]GradCAM_grad-cam++-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1830 x 974 · png
以GradCAM为例的衍生算法分析_gradcam++平方再加-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1546 x 683 · png
CAM和gradCAM原理_grad cam原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1328 x 1542 · jpeg
pytorch 实现Grad-CAM和Grad-CAM++_gradcam++ 和 gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1692 x 966 · png
以GradCAM为例的衍生算法分析_gradcam++平方再加-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1861 x 1024 · png
以GradCAM为例的衍生算法分析_gradcam++平方再加-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1196 x 438 · png
yolov5 Grad-CAM可视化，以及对可视化过程的分析_yolov5 gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

480 x 640 · jpeg
YOLOv5 实现 10 种热力图可视化方式教程 | GradCAM XGradCAM ScoreCAM LayerCAM HiResCAM ...
素材来自:ppmy.cn
474 x 193 · jpeg
YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程） | AI技术聚合
素材来自:aitechtogether.com

720 x 737 · png
GAP CAM Grad-CAM Grad-CAM++的解释_gradcam 回归-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
3453 x 1703 · jpeg
A novel framework of multiclass skin lesion recognition from ...
素材来自:social.cn1699.cn

1055 x 314 · png
深度学习 - 如何使用grad-cam对ViT的输出进行可视化（附代码） - 个人文章 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com

1059 x 750 · png
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
847 x 302 · png
Grad-CAM--可解释机器学习算法_gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1098 x 550 · png
深度学习 - 如何使用grad-cam对ViT的输出进行可视化（附代码） - 个人文章 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com

756 x 803 · png
Grad-CAM简介_gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1241 x 532 · png
Grad-CAM简介_gradcam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

818 x 466 · png
[可解释性分析]GradCAM - 大师兄啊哈 - 博客园
素材来自:cnblogs.com
480 x 640 · jpeg
YOLOv5 实现 10 种热力图可视化方式教程 | GradCAM XGradCAM ScoreCAM LayerCAM HiResCAM ...
素材来自:ppmy.cn

1270 x 753 · png
YOLOV8-gradcam 热力图可视化即插即用不需要对源码做任何修改!-慈云数据
素材来自:ciyundata.com
1098 x 376 · png
如何使用grad-cam对ViT的输出进行可视化（附代码）-易微帮
素材来自:ewbang.com

640 x 480 · png
pytorch可视化实例：gradcam在resnet18上的应用（快餐式代码教程）_resnet18使用gradcam热力图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1101 x 526 · png
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1205 x 400 · png
【深度学习可视化系列】—— CAM可视化(以语义分割网络为例，支持Vit系列主干网络的分割模型，支持GradCAM ...
素材来自:blog.csdn.net

800 x 600 · png
2019-09-03 Grad-CAM++ 原理及实现_gradcam++_tj253750329的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
625 x 445 · png
CAM和GradCAM_grad-cam和cam-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:展开

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)