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imagenet新上映_imagenet数据集包含了多少幅图片(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

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[CV]《Multimodal Autoregressive Pre-training of Large Vision Encoders》E Fini, M Shukor, X Li, P Dufter... [Apple] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

《时间序列大模型(LTM:Large Time Series Model)来了：Moirai简介》同样，ViT等视觉模型在 ImageNet 以及更大规模的图像数据集上预训练后，也能够很好地迁移到各种下游图像任务上进行微调或零样本学习。网页链接

法庭口译员记笔记的误区与技巧分享记笔记到底要怎么记？这个问题困扰了我好久。以前每次做口译练习的时候，我和小伙伴们都拼了命地记，眼睛瞪得像铜铃，耳朵竖得像喇叭，生怕漏听了任何一个字。结果呢？笔记是记了不少，但真正有用的东西没记住几句。𐟙ƒ 其实，记笔记的关键不在于“记”，而在于“听”。就像开车一样，视野才是关键，车技再好，视野不行也是白搭。如果你现在还在大段大段听不懂的阶段，那就先别急着记笔记，先练练听力吧。𐟤” 以下是我总结的一些记笔记的小技巧，主要是参考了林超轮的实战系列和一些北外学姐的指导：用A4纸或A4大小的本子记笔记。封面最好用硬一点的，这样站着的时候有个支点，方便写。𐟘 长段（150-200 words/turn）多记逻辑，短段（40-60 words/turn）多记细节。对话一问一答的部分尽量不记，靠脑力记忆。𐟘‡ 多用中文记笔记。中文笔画少、含义多，重点词可以用图形符号表示。笔记好不好看不重要，最重要的是自己能看懂。最后，附上两个样片供参考（图2和图3）：图1选自imagenet 图2长段选自NAATI Professional Interpreter Sample Test 图3短段选自NAATI Professional Interpreter Sample Test 希望这些小技巧能帮到你们，记笔记不再是难题！𐟓

花了三天时间一口气看完了李飞飞的自传，体验了一次科学家人生，让人回味。昨天又看到诺贝尔物理学奖授予书中提到的欣顿（Hinton），最近也在参与数字化转型的建设和讲座，一切都是这么的巧，愈发感受到AI将是第四次工业革命，将是未来。人工智能有三个大的问题： - 算法：Hinton 认为是可以自我学习的神经网络； - 数据：李飞飞认为我们需要很大很大的多样化的数据集； - 算力：Nvidia（黄仁勋）通过 CUDA 架构，把游戏显卡，改造为了算力超强的通用计算工具；故事的第三个主角，幕后的黄仁勋，在 2006 年推出了 CUDA —— 这个将游戏显卡转换为强大的算力设施的编程库。Hinton 的团队，用了两块 GTX 580 在不到一个星期里训练好了 AlexNet，拿下了 ImageNet 竞赛的第一名，错误率远远低于所有传统算法。她们三个人，缺了任何一个，人工智能可能至今仍在寒冬，但奇妙的是，2006 年黄仁勋推出了 CUDA，2009 年李飞飞做好了 ImageNet，2012年 Hinton 团队做好了 AlexNet。短短六年间，数据集、神经网络、GPU 彼此协作，全部证明了自己的价值。这显然不是谁能预知或者计划的，只能靠着各个领域的人，在前途未卜的时候，凭着热爱和对未来的洞察力，勇敢的前进。没有人知道，这些方方面面的努力，什么时候会汇聚成历史的洪流。邵阳

12年前的NLP大佬，你了解多少？最近在帮同学修改稿子的时候，发现了一个令人惊讶的事实。这位同学在个人经历综述中提到，她在2010年硕士期间参与了一个课题，内容是关于“中立且少个人bias的summary”。𐟤这是什么概念？简单来说，她早在12年前就已经开始研究如今最热门的NLP文本摘要技术了！这简直就是走在时代的前沿啊！ 𐟓… 2010年是什么概念？那一年，大规模图像分类刚刚兴起，ImageNet上的AI模型还没能超过人类水平。大家的注意力都集中在计算机视觉（CV）方面。 𐟓š 敲黑板，2010年：距离OpenAI提出ChatGPT还有五年；距离Deepmind提出AlphaGo击败李世石还有六年；距离谷歌提出Transformer改变NLP领域格局还有七年；距离AI界喊出foundation model的概念还有十年。真是让人感慨，时势造英雄啊！𐟒ꀀ

李飞飞的自传，完整的给我解释了传说中很神秘的人工智能，科普的东西具体还没法准确的描述出来，但神经网络算法和深度学习以及辛顿的AlexNet和李飞飞ImageNet的相互交映，用我的语言可以说物理界已经天翻地覆了，从研究因果关系进化到推导因果关系。这种范式的改变真的太颠覆。「解析卷积神经网络——深度学习实践手册」不了解就会诟病然后辛顿这人也太神奇了物理学计算机科学哲学语言学甚至都学了一遍听说还gap一年的建筑学涉猎面之广敬佩啊我们的大脑灰质到小小的硅片确实拥有更多的神性语言图片智识书里面的文学性也非常高一个完全不懂得高阶物理体系的人也可以领会到她描述的卷积神经网络多棒啊！

李飞飞当年绝对没想到过自己会离诺贝尔奖那么近。不过总归是擦肩而过，略显遗憾。没关系，李飞飞再接再厉，仍奋斗在再创辉煌的路上。她永远是一个为几年后的人工智能发展指明发展方向，并致力于为此奠定技术基础的人。

AI教母李飞飞 1976年，她出生于北京，是在成都长大的。 1982年，她跟着父母搬到美国新泽西州生活。 1999年，从普林斯顿大学毕业，拿到物理系学士学位，之后去西藏研究藏药一年。 2000年，进入加州理工学院读研究生。 2005年，取得加州理工学院电子工程博士学位，先后在伊利诺大学、普林斯顿大学、斯坦福大学教书。 2009年，李飞飞和她的团队推出了ImageNet。 2013年 - 2018年，担任斯坦福人工智能实验室主任。 2017 - 2018年，担任谷歌AI首席科学家。 2020年，当选为美国国家工程院院士，同年还当选美国国家医学院院士。 2021年，当选美国艺术与科学院院士。

深度学习与迁移学习：创新结合的五大策略 1️⃣ 利用自监督学习解决标注数据不足的问题：自监督学习是一种通过从数据本身生成标签来训练模型的方法。结合自监督学习和迁移学习，可以在没有大量标注数据的情况下训练有效的模型。例如，可以先在一个较大的未标注数据集上训练一个自监督模型，然后将学到的表示迁移到特定任务上。 2️⃣ 探索元学习在迁移学习中的应用：元学习，或“学会学习”，是一种旨在提高模型适应新任务的能力的技术。在迁移学习的背景下，元学习可以被用来快速适应新域或新任务。通过在一系列相关任务上训练，模型可以学习如何有效地调整其参数以适应新任务，这对于那些需要快速适应变化环境的应用来说非常有价值。 3️⃣ 微调预训练模型：微调是迁移学习中最常用的策略之一。可以利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的深度神经网络（例如ResNet或BERT），然后将其微调以适应特定的任务或数据集。这种方法特别适用于数据量较少的任务，因为预训练模型已经学习了丰富的特征表示，可以显著提高新任务的学习效率和性能。 4️⃣ 多任务学习与迁移学习的结合：多任务学习旨在同时学习多个相关任务，从而改善每个单独任务的性能。通过结合MTL和迁移学习，可以设计一种共享底层表示的模型，同时在多个任务上进行微调。这种方法可以提高模型在相关任务上的泛化能力，并减少对大量标注数据的依赖。 5️⃣ 利用对抗性迁移学习提高泛化能力：对抗性迁移学习是一种新兴技术，旨在通过最小化源域和目标域之间的分布差异来提高模型的泛化能力。这可以通过使用对抗性网络来实现，其中一个网络试图区分源域和目标域的数据，而另一个网络试图生成无法区分的表示。这种方法在处理域适应问题时尤为有效。

SN-Net：动态权衡新框架深度学习近年来取得了显著成就，其中一个关键因素是预训练模型家族的快速发展，如ResNet和DeiT。这些模型系列包含了不同尺度的预训练模型，例如DeiT-Ti/S/B，使得模型选择变得更加灵活。然而，如何有效地将这些现成的模型组装在一起，以便在运行时进行动态精度与效率的权衡，成为了一个重要的问题。为了解决这个问题，我们提出了可缝合神经网络（SN-Net），这是一种新型的可扩展且高效的模型部署框架。SN-Net的核心思想是将预训练的神经网络（我们称之为锚点）分割成块或层，然后通过简单的方法将这些块或层缝合在一起，从而将激活从一个锚点映射到其他锚点。 SN-Net的优点在于，它可以在几个epoch的训练后，有效地在锚点的性能与不同的规模之间进行权衡。在运行时，SN-Net可以通过切换拼接位置来立即适应动态资源限制。广泛的实验表明，SN-Net在ImageNet分类任务上可以获得与许多单独训练的网络相当甚至更好的性能，同时支持不同的部署场景。例如，通过拼接Swin Transformers，我们用单个网络挑战了Timm模型动物园中的数百个模型。我们相信，这个新的弹性模型框架可以为更广泛的社区提供进一步研究的坚实基础。

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