1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesEvaluation Head Constructions
The process of building specialized linear layers used specifically for probing and evaluating pretrained features.
Distinct from Linear Transformations: Specifically targets the construction of an evaluation head rather than general linear transformations in a model.
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- google-research/simclr
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4,502GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक स्व-पर्यवेक्षित कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे मानव-प्रदत्त लेबल का उपयोग किए बिना छवियों से विज़ुअल प्रतिनिधित्व सीखने के लिए डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रीट्रेन्ड विज़ुअल प्रतिनिधित्व मॉडल विकसित करने के लिए एक प्रणाली प्रदान करता है जिसे डाउनस्ट्रीम कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। इस फ्रेमवर्क में अर्ध-पर्यवेक्षित छवि वर्गीकरण के लिए टूल शामिल हैं, जो सटीकता में सुधार के लिए बड़े लेबल रहित डेटासेट को छोटे लेबल वाले सेट के साथ जोड़ते हैं। इसमें फ्रोजन अभ्यावेदन के शीर्ष पर एक सरल रैखिक क्लासिफायर को प्रशिक्षित करके सीखे गए छवि सुविधाओं की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक रैखिक जांच मूल्यांकन टूल भी शामिल है। कोडबेस बड़े बैच आकारों को संभालने के लिए वितरित डीप लर्निंग प्रशिक्षण और हार्डवेयर त्वरण को कवर करता है, साथ ही कोसाइन-डिके लर्निंग रेट शेड्यूलिंग और वेट-डिके रेगुलराइजेशन जैसे ऑप्टिमाइज़ेशन प्रिमिटिव्स को भी कवर करता है। यह मॉडल प्रबंधन के लिए उपयोगिताएं भी प्रदान करता है, जिसमें विभिन्न डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रारूपों के बीच प्रीट्रेन्ड चेकपॉइंट्स का रूपांतरण और मॉडल तैनाती के लिए टूल शामिल हैं। कार्यान्वयन Jupyter Notebooks के संग्रह के रूप में प्रदान किया गया है।
Constructs linear layers with optional bias and normalization to evaluate the quality of learned visual representations.
Jupyter Notebookcomputer-visioncontrastive-learningrepresentation-learning
