数据增强 / 训练技巧(RandomResizedCrop224、RandAugment、Mixup/Cutmix、RandomErasing、LabelSmoothing)
1.RandomResizedCrop(224)Resized 改尺寸(缩放)Crop 裁剪 合起来:随机裁剪后再...
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💡💡💡 提出了一种基于尺度的动态(SD)损失,它根据目标大小动态调整尺度和位置损失的影响,提高了网络检测不同尺度目标的能力。 💡💡💡根据目标尺度动态调整Slos...

26年1月来自MIT、多伦多大学、Sony和Deepmind的论文“VirtualEnv: A Platform for Embodied AI Researc...
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摘要:本文深入剖析垂直领域SFT训练中的三大顽疾:模型复读、灾难性遗忘和过拟合。通过Y-Trainer框架及其核心NLIRG算法...

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