网络前置任务（Pretext task）和下游任务（downstream tasks）

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网络前置任务（Pretext task）和下游任务（downstream tasks）

Pretext task 可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务. 比如,要训练一个网络来对 ImageNet 分类,可以表达为 $f_{\theta}(x): x \rightarrow y$ ,目的是获得具有语义特征提取/推理能力的 $\theta$ .假设有另外一个任务 (Pretext task ),可以近似获得 $\theta$. 比如, $Auto-encoder$ ($\mathrm{AE}$) , 表示为: $g_{\theta}(x): x \rightarrow…

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域,拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距,特别是下游任务中的性能.整篇论文阐述十分详细,而且也优化了实际运行的表现,值得读一读.试一试来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs 论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.06717 论文代码:https://github.com…

MoCo V1：视觉领域也能自监督啦

何凯明从 CVPR 2020 上发表的 MoCo V1(Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning),到前几天挂在arxiv上面的 MoCo V3(An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers),MoCo一共走过了三个版本. 今天介绍 MoCo 系列第一版 MoCo v1 就是在 SimCLR 发表前经典的图像自监督学习方…

北大博士生提出CAE，下游任务泛化能力优于何恺明MAE

大家好,我是对白. 何恺明时隔两年发一作论文,提出了一种视觉自监督学习新范式-- 用掩蔽自编码器MAE,为视觉大模型开路. 这一次,北大博士生提出一个新方法CAE,在其下游任务中展现的泛化能力超过了MAE. 来看看这是一项什么样的研究? 这是一项什么研究? 自何恺明提出MAE以来,基于MIM,Masked Image Modeling,这一自监督学习表征算法就越来越引发关注. 它的主要思路,就是对输入图像进行分块和随机掩码操作,然后对掩码区域做预测. 预测的目标可以是Token ID(如微软提出…

网络编程（一）利用NSURLSession发送GET POST请求

Xcode 7.0后,http链接不能直接访问(https可以),需要在Info.plist增加下面一项才能正确访问. 使用NSURLSession进行网络请求的流程: 1.构造NSURL 2.构造NSURLRequest请求对象 3.构造NSURLSession会话对象 4.创建网络请求任务:dataTask, downloadTask, uploadTask 5.发送网络请求 1.GET 请求(GET一般用于获取/查询资源信息) - (void)HTTPGET { //1.构造NSURL N…

2018-2019 20165237网络对抗 Exp4 恶意代码分析

2018-2019 20165237网络对抗 Exp4 恶意代码分析实验目标 1.1是监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 1.2是分析一个恶意软件,就分析Exp2或Exp3中生成后门软件:分析工具尽量使用原生指令或sysinternals,systracer套件. 1.3假定将来工作中你觉得自己的主机有问题,就可以用实验中的这个思路,先整个系统监控看能不能找到可疑对象,再对可疑对象进行进一步分析,好确认其具体的行为与性质. Exp 4.1 一.系统运行监控--计划任务创建计…

Reduce Task的学习笔记

MapReduce五大过程已经分析过半了.上次分析完Map的过程,着实花费了我的非常多时间.只是收获非常大,值得了额,这次用相同的方法分析完了Reduce的过程,也算是彻底摸透了MapReduce思想的2个最最重要的思想了吧. 好,废话不多,切入正题,在学习Reduce过程分析的之前,我特意查了书籍上或网络上相关的资料.我发现非常大都是大同小异.缺乏对于源代码的參照分析.所以我个人觉得.我了能够在某些细节上讲得跟明确些,或许会比較好.由于Map和Reduce的过程的总体流程是非常相近的,假设你看…