Facebook最新力作Pythia:模块化、即插即用,极大简化模型进展

Facebook的人工智能研究部门近期推出Pythia,一个模块化的即插即用框架。目标是使数据科学家能够快速构建、复制和基准人工智能模型,将VQAv2.0数据集模型的性能从65.67%提高到70.22%,已在Github上开源。
Facebook最近接连针对开发者社区抛出了一系列工具。继一月份imageprocessinglibrarySpectrum、去年底的自然语言处理建模框架PyText

不要只关心怎么优化模型,这不是机器学习的全部

机器学习领域的学生、研究员、企业开发者都习惯了在模型的优化上花大量功夫,仿佛取得更高的准确率/AUC/mAP等等就是机器学习研究和应用的全部。但是很少有人去问:测试表现优秀的模型就真的能很好解决真实世界的问题吗?
可解释的机器学习方向的研究员、《可解释的机器学习》书作者 ChristophMolnar近日就发表了一篇博客,提醒领域内的各位警醒这种风气,开始注意机器学习的应用中那些不应该被忽视

Django2.0手册:模型

模型是您的数据唯一而且准确的信息来源。它包含您正在储存的数据的重要字段和行为。一般来说,每一个模型都映射一个数据库表。基础:每个模型都是一个 Python 的类,这些类继承 django.db.models.Model模型类的每个属性都相当于一个数据库的字段。综上诉说,Django 给你一个自动生成访问数据库的 API;请参阅 Making queries。快速上手¶这个样例模型定义了一个 Per

Django2.0手册:模型和数据库

模型是您的数据唯一而且准确的信息来源。它包含您正在储存的数据的重要字段和行为。一般来说,每一个模型都映射一个数据库表。模型Making queries聚合SearchManagersPerforming raw SQL queries数据库事务Multiple databasesTablespacesDatabase access optimizationDatabase instrumentat

Django:模型

在第三章,我们讲述了用 Django 建造网站的基本途径: 建立视图和 URLConf 。 正如我们所阐述的,视图负责处理一些主观逻辑,然后返回响应结果。 作为例子之一,我们的主观逻辑是要计算当前的日期和时间。在当代 Web 应用中,主观逻辑经常牵涉到与数据库的交互。 数据库驱动网站 在后台连接数据库服务器,从中取出一些数据,然后在 Web 页面用漂亮的格式展示这些数据。 这个网站也可能会向访问者

FlaskSQLAlchemy教程:声明模型

通常下,Flask-SQLAlchemy 的行为就像一个来自 declarative 扩展配置正确的 declarative 基类。因此,我们强烈建议您阅读 SQLAlchemy 文档以获取一个全面的参考。尽管如此,我们这里还是给出了最常用的示例。需要牢记的事情:您的所有模型的基类叫做 db.Model快速入门。简单示例¶一个非常简单的例子:class User(db.Model):id = db

谷歌开源 GPipe,训练更大模型、不调整超参扩展性能

谷歌开源了一个分布式机器学习库GPipe,这是一个用于高效训练大规模神经网络模型的库。

GPipe使用同步随机梯度下降和管道并行进行训练,适用于由多个连续层组成的任何DNN。重要的是,GPipe允许研究人员轻松部署更多加速器来训练更大的模型,并在不调整超参数的情况下扩展性能。
开发团队在GoogleCloudTPUv2s上训练了AmoebaNet-B,其具有5.57亿个模型参数和480×48