base model初始化large model，造成的参数矩阵对不上权重不匹配问题 写在最前面原文 完善更新大模型初始化的权重不匹配问题：Base Model到Large Model什么是大模型？参数矩阵对不上和权重不匹配问题问题1: 参数数量不匹配问题2: 参数形状不匹配…

前言 关于位置编码和RoPE 应用广泛，是很多大模型使用的一种位置编码方式，包括且不限于LLaMA、baichuan、ChatGLM等等我之前在本博客中的另外两篇文章中有阐述过(一篇是关于LLaMA解读的，一篇是关于transformer从零实现的)，但自觉…

卷积神经网络算法是什么？ 一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。 卷积神经网络具有表征学习（re…

那么我们接着上节开始讲更新权重、权重示例以及神经网路的准备布局。 Github源码地址：https://github.com/hzka/PythonNetworkBook 1.14我们实际上是如何更新权重的。 （一） 以简单的3层，每层3个节点的神经网络为例。最后…

深度学习相关概念：权重初始化 1.全零初始化（）2.随机初始化2.1 高斯分布/均匀分布2.1.1权重较小— N ( 0 , 0.01 ) \pmb{\mathcal{N}(0,0.01)} N(0,0.01)2.1.1权重较大— N ( 0 , 1 ) \pmb{\mathcal{N}(0,1)} N(0,1)2.1.3存在问题：…

1、为什么需要权重初始化？ ① 为了使神经网络在合理的时间内收敛 ② 为了尽量避免在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出梯度出现爆炸或消失。 2、如何进行初始化？ ①如果将每个隐藏单元的参数都初始化为0 那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输…

目录 正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1正则与l2正…

目录 前言1. detect.py1.1 传入、处理参数1.2 新建文件夹1.3 模型加载1.4 加载带预测图1.5 执行推理模型1.6 打印信息 2. yolo.py2.1 配置文件2.2 初始化2.3 网络模型2.4 其他函数 3. train.py3.1 传入、解析参数3.2 日志初始化3.3 是否断点恢复3.4 选择设备3.5 训练过程3.5.1 …