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- BERT的大名相信大家已经是耳熟能详了给大家分享一下用华为出品的Mindspore深度学习框架+modelarts云计算平台完成BERT的finetune和文本分类流程代码链接:https://github.com/LmYjQ/mindspore_bert 1.准备工作来自https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE里面的今日头条新闻数据集 华为对象存储下载预训... BERT的大名相信大家已经是耳熟能详了给大家分享一下用华为出品的Mindspore深度学习框架+modelarts云计算平台完成BERT的finetune和文本分类流程代码链接:https://github.com/LmYjQ/mindspore_bert 1.准备工作来自https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE里面的今日头条新闻数据集 华为对象存储下载预训...
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- 本文介绍了一种防止删库跑人的办法。 本文介绍了一种防止删库跑人的办法。
- 行人检测与跟踪算法的比较和选择行人检测是后续跟踪的必要前提,检测算法的性能对跟踪影响较大。目前,行人检测算法一般依赖于通用目标检测框架,或在其基础上做优化。基于深度学习的目标检测算法是目前的主流。作为开创了使用深度学习进行目标检测的先河的R-CNN算法,是第一个能达到工业级应用的解决方案,影响了目标检测领域的主要研究思路,刷新了当时PASCAL VOC 2012的最好成绩,mAP达到了53.... 行人检测与跟踪算法的比较和选择行人检测是后续跟踪的必要前提,检测算法的性能对跟踪影响较大。目前,行人检测算法一般依赖于通用目标检测框架,或在其基础上做优化。基于深度学习的目标检测算法是目前的主流。作为开创了使用深度学习进行目标检测的先河的R-CNN算法,是第一个能达到工业级应用的解决方案,影响了目标检测领域的主要研究思路,刷新了当时PASCAL VOC 2012的最好成绩,mAP达到了53....
- AI模型安全测试概述传统软件的决策由代码逻辑决定,传统软件通过代码行覆盖率来判断当前测试是否充分,理想情况下覆盖率越高,代码测试越充分。然而,对于深度神经网络而言,程序的决策逻辑由训练数据、网络模型结构和参数通过某种黑盒机制决定,代码行覆盖率已不足以评估测试的充分性。需要根据深度网络的特点选择更为适合的测试评价准则,指导神经网络进行更为充分的测试,发现更多的边缘错误用例,从而确保模型的通用性... AI模型安全测试概述传统软件的决策由代码逻辑决定,传统软件通过代码行覆盖率来判断当前测试是否充分,理想情况下覆盖率越高,代码测试越充分。然而,对于深度神经网络而言,程序的决策逻辑由训练数据、网络模型结构和参数通过某种黑盒机制决定,代码行覆盖率已不足以评估测试的充分性。需要根据深度网络的特点选择更为适合的测试评价准则,指导神经网络进行更为充分的测试,发现更多的边缘错误用例,从而确保模型的通用性...
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- 模型安全本文的主要介绍AI模型面临的安全挑战,以及当前MindArmour提供的模型安全防护手段,提高您对AI模型的安全风险认知。近年来,随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进,诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用,人工智能正朝着历史性时刻迈进。AI技术蓬勃发展促使技术革新,同时也存在巨大的安全风险。这种安全风险存在的根本原... 模型安全本文的主要介绍AI模型面临的安全挑战,以及当前MindArmour提供的模型安全防护手段,提高您对AI模型的安全风险认知。近年来,随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进,诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用,人工智能正朝着历史性时刻迈进。AI技术蓬勃发展促使技术革新,同时也存在巨大的安全风险。这种安全风险存在的根本原...
- 华为诺亚方舟实验室语音语义团队提出了一种新型动态预训练模型DynaBERT,可以选择不同深度和宽度的子网络进行推理,达到“一次训练,多端部署”的效果。 华为诺亚方舟实验室语音语义团队提出了一种新型动态预训练模型DynaBERT,可以选择不同深度和宽度的子网络进行推理,达到“一次训练,多端部署”的效果。
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