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迁移学习论文权威发布(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

迁移学习论文

从ID到LLM：推荐系统的可迁移之路 𐟚€ 推荐系统的发展可以分为几个阶段。最初，基于ID的可迁移推荐系统占据了主导地位。这个阶段的推荐系统主要依靠ID来实现，并且需要在不同的场景之间有数据重叠，例如，大公司里存在多个业务场景，通过老的业务引流新的业务。早期的经典架构包括双塔架构、CTR模型、会话和序列推荐以及Graph网络。这些模型无一例外地采用ID embedding来对物品进行建模，形成了基于ID特征的建模体系。在这个阶段，PeterRec（SIGIR2020）、Conure（SIGIR2021）和CLUE（ICDM2021）等早期工作取得了显著成果。 PeterRec是推荐系统领域首篇明确提出基于自监督预训练（自回归与Mask语言模型）的用户表征具备通用性的论文。它清晰地展示了预训练的通用表征在跨域推荐和用户画像预测中的显著提升。PeterRec还引入了基于Adapter的技术，通过微调模型补丁实现不同任务的有效迁移学习。 Conure则是推荐系统领域首个提出用户通用表征的终生学习（lifelong learning）模型。它首次提出一个模型连续学习和同时服务多个不同的下游任务。Conure提出的“一人一世界”概念启发了当下推荐系统one4all模型的研究。 CLUE则认为，PeterRec与Conure算法在学习用户表征时，采用自回归或者mask机制都是基于物品粒度的预测，而最优的用户表征显然应该是对完整的用户序列进行建模和训练。因此，CLUE结合对比学习，获得了更优的结果。随着技术的发展，推荐系统逐渐从基于ID的可迁移系统发展到基于LLM（Learning to Learn Model）的可迁移系统。这一阶段的推荐系统不再局限于特定的ID，而是通过学习用户的行为和偏好，实现更广泛的迁移学习。

自动评估高层窗景的深度学习新方法 𐟏⨮𚦖‡题目 Aroomwithaview:Automaticassessmentofwindowviewsforhigh-risehigh-densityareasusingCityInformationModelsanddeeptransferlearning 有风景的房间：使用城市信息模型和深度迁移学习自动评估高层高密度区域的窗户景观 𐟓š论文摘要每一间开窗的房间都有一个独特的景观，它不仅影响着居民的健康和生活满意度，还决定了住房的价值。因此，自动准确地评估窗景对于检查邻里景观和优化城市发展的社会和物理环境至关重要。然而，现有的评估方法通常是劳动密集型的，且不准确、不可扩展，无法应对高层、高密度城市的窗户景观评估挑战。本研究旨在通过使用逼真的城市信息模型（CIM）来定量和自动地评估窗口视图指数（WVI）。我们首先定义了四个WVI来定量表示外部的绿化、水体、天空和建筑视图。然后，我们提出了一种深度迁移学习方法来估计CIM中捕获的窗口视图的WVI。在香港湾仔区的初步实验测试中，我们的方法表现出了令人满意的结果（RⲾ0.95），且速度很快（每个视图仅需3.08秒），WVI的准确度也很高（RMSE<0.042）。该方法可用于计算城市规模的窗口视图，对于景观管理、可持续城市规划和设计以及房地产估价具有重要意义。 𐟌Ÿ推荐理由这篇文章研究了近年来新兴的城市窗景问题，并运用了热门深度学习技术来自动分割水体、天空、绿色空间和建筑四种窗景指数WVI。此外，本文还将窗景指数（WVI）转换为窗景等级（WVR），使得窗景元素占比的展示更加简单明了，有助于人们更好地理解和参与决策。这种方法不仅值得学习，还能为房地产估价提供有力支持。

美国威廉玛丽学院AI与机器学习全攻略 𐟏력聥𛉧Ž›丽学院成立于1693年，是美国历史最悠久的公立研究型大学之一，被誉为“美国母校”。尽管是公立学校，但其学生人数少、师生比高、资源丰富，被誉为最像私立大学的公立大学。学校以其杰出的教师和严谨的学术而闻名。 𐟓š 研究方向与近期论文机器学习与基础模型：研究如何使机器学习系统更加稳健、可信和负责任。相关主题包括鲁棒机器学习、OOD泛化、迁移学习、半监督学习和联邦学习。大语言模型的哲学：探究大型基础模型的潜力和局限性，理解它们为何有效、能力边界、可能的风险、对齐、智能体等。生成式AI与社会科学的交叉：如何衡量生成式AI对不同领域的影响？如何利用强大的AI模型辅助跨学科研究？ 𐟒𛠨𕄦𚐤𘎥ˆ作学校拥有充足的GPU和GPT API资源，支持学生的研究项目。与全球多家机构保持广泛合作，包括卡内基梅隆大学、斯坦福大学、杜克大学等。王博士丰富的产业经验为学生提供了在微软、谷歌、亚马逊等领先企业实习的机会。 𐟎“ 博士生要求具有强烈的自我驱动力开展高影响力研究。对机器学习和人工智能有出色的理解；出色的数学功底。优秀的编程、写作和英语技能（托福100分应作为底线）。良好的成绩单和学习记录。三封推荐信。 𐟤” 常见问题问：您研究组的博士毕业标准是什么？答：至少发表三篇高质量论文，能够支撑一篇博士论文。问：您支持在业界或其他大学实习吗？答：当然支持！只要你在做正确的事情。问：您接受（远程）实习生或研究助理并写推荐信吗？答：我接受。只要你尽最大努力做好事情。问：您是否根据学生的背景（如国籍、大学或种族）来挑选学生？答：我并非来自顶尖大学。因此，我只看重你的态度和能力，而不是其他任何因素。问：您会给学生施加压力吗？答：不会。你可以向我之前的实习生了解，我不会给学生施加压力，只会尊重他们。但是，需要论文来毕业和找到好工作的是你自己，对吧？所以，你应该自己给自己施加压力，而不是我。问：您支持学生参加学术会议吗？答：是的。我的活动资金中有这部分预算，未来还会获得更多支持。问：您接受与其他教授共同指导吗？答：可以。只要我们彼此适合，并且你的主要导师支持。问：什么样的学生不建议申请我的研究组？答：对导师出身背景和connection、学校排名、国内亲戚朋友认可度等外在因素极为看重的学生，想混博士学位的学生、海王，不建议申请。

小样本目标检测：论文发表的热门方向 𐟧€在某些特定领域，如医学图像分析，获取大规模且高质量标注的数据非常困难。为了解决这个问题，研究者们提出了小样本目标检测。 𐟧€小样本目标检测是一种结合了小样本学习和目标检测两者优势的技术，能够在有限的训练数据下，训练出具有更高实用性和泛化能力的模型。目前它在工业界与学术界都与各热门研究方向强相关，因此创新切入点很多，是个很好发论文的方向。 𐟧€传统且主流的小样本目标检测方法有基于元学习、基于迁移学习、基于数据增强等。不过为了追求更高的性能和检测精度，现在我们更专注于探索新的改进方法，比如引入新的网络架构。 𐟧€这次我整理了12篇小样本目标检测的最新论文，各位可以用作参考，包含几种主流方法以及最新的改进方法，开源代码已附。

𐟎“深度学习论文创新宝典 𐟓š探索深度学习论文的创新点，为你的研究提供灵感！ 𐟒ᦷ𛥊 Attention机制：为网络模型注入新的活力，提升关键信息提取能力。 𐟏›️引入Inception结构：借鉴Inception的设计思想，在自网络中加入多尺度特征融合，增强模型表现。 𐟓–迁移学习大法：基于预训练模型进行迁移学习，快速适应新任务，提升模型泛化能力。 𐟔„创新Normalization方法：尝试新的Normalization技术，如Layer Normalization、Instance Normalization等，优化模型训练和性能。 𐟒ꧽ‘络结构改进：对经典网络结构进行改进，如VGG的小池化核和小卷积核设计，提升网络表达能力。 𐟌𑥑𝥐你的网络：结合创新点，为你的网络起个响亮的名字，增加模型的可信度和认可度。 𐟔探索更多创新点：如膨胀卷积、残差网络与感知损失的结合，以及极限学习机代替BP神经网络等，为你的研究增添更多可能性。 𐟎‰希望这些创新点能激发你的研究灵感，为深度学习领域贡献新的力量！

深度学习入门指南：从零开始到前沿研究 𐟚€ 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索？这里有一份详尽的指南，帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 𐟔 初级阶段：从基础开始学习Python编程语言，掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》这本书，快速提升编程技巧。同时，可以通过Coursera上的机器学习课程，了解机器学习的基础概念和算法。 𐟔 中级阶段：深入学习掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，快速上手这些框架。此外，观看CS231n的教学视频，学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 𐟔 高级阶段：追求卓越深入研究深度学习模型的优化和调参技巧，如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术，如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛，将理论应用于实践，提升实战能力。 𐟔 进阶阶段：学术探索阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文，积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 𐟓š 如果你对深度学习有更深入的兴趣，这里有一些课程和机构推荐，适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 𐟌Ÿ 希望这些建议能帮助你，让你在深度学习的道路上少走弯路，顺利开展科研探索。

#大模型日报# ai前沿动态【通过激活引导改进语言模型的指令遵循】链接：论文概述：本文提出了一种新的基于对比激活引导的方法，通过计算指令特定向量来提升大型语言模型的指令遵循能力，并意外地发现指令微调模型的引导向量可以迁移到基础模型并取得更好的效果，为细粒度控制语言生成和迁移学习提供了新的思路。

深度学习论文创新点大揭秘！𐟌Ÿ 嘿，大家好！今天我想和大家聊聊深度学习论文中的一些创新点，真的是干货满满哦！𐟓š 添加Attention 机制 𐟑€ 首先，一个常见的创新点就是在网络中添加Attention机制。这个方法可以让模型在训练过程中更加关注重要的部分，从而提高性能。引入Inception模块 𐟏›️ 另一个常见的做法是在网络中引入Inception模块。这个模块可以同时处理不同尺度的特征，从而提高网络的表达能力。命名你的网络 𐟏𗯸 有时候，为了让大家更容易记住你的网络结构，你可以在已有的网络结构上进行改进，并给改进后的网络命名为某某++。这样不仅能展示你的创新性，还能增加模型的可信度。增加新的Normalization方法 𐟓Š 目前主要有四种Normalization方法，包括Layer Normalization、Instance Normalization等。你可以尝试引入新的Normalization方法，以改善模型的训练效果和性能。使用迁移学习 𐟌 迁移学习也是一个不错的创新点。你可以在自己设计的网络模型上再添加迁移学习，这样可以充分利用已有的知识，提高模型的泛化能力。修改卷积核大小 𐟔犥𞈥䚨–‡在经典的网络上修改卷积核的大小，然后添加跳跃连接之类的。比如，VGG使用小卷积核（33）代替大的卷积核，减少参数量和进行更多的非线性映射，以增加网络的拟合/表达能力。使用膨胀卷积+残差网络 𐟌Š 膨胀卷积和残差网络的结合也是一个创新点。你可以将普通的卷积变成膨胀卷积，这样可以扩大感受野，提高模型的表达能力。网络命名小技巧 𐟏 通常将自己的网络结构创新点结合原始网络结构首字母来命名自己的网络模型，例如ResNet（残差网络）、DenseNet（稠密网络）等。这样可以增加自己模型的可信度和认可度。扩展网络识别能力 𐟔 你可以扩展网络对目标的识别能力，比如横向对接多个卷积核，之后再进行相加。这样可以提高模型对不同尺度和不同分辨率的目标的识别能力。使用极限学习机 𐟚€ 使用极限学习机代替BP神经网络也是一个创新点。如果人家是最大池化，我们可以使用最大池化和均值池化相结合的方法，增大局部感受野。修改残差块 𐟛 ️ 你可以在残差块的跳跃连接上接入BN、激活、权重之类的，或者在残差块里面再用一个自己的模块，或者套用一个模块。这样可以进一步提高模型的性能和表达能力。希望这些小技巧能对你的深度学习论文写作有所帮助！如果你有其他创新点或者有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

苹果CatLIP模型：视觉识别新里程碑苹果公司最近发布了一篇论文，介绍了一种名为CatLIP的新型弱监督视觉模型预训练方法。这个模型将图像-文本预训练任务转化为分类问题，从而消除了对比学习中成对相似度计算的需要。与CLIP相比，CatLIP的训练速度提高了2.7倍，同时在各种视觉任务上保持了高表示质量。 𐟔 将图像-文本预训练转换为分类任务 CatLIP通过从文本标题中提取名词并将其映射到WordNet语义集中来生成多标签，然后使用二元交叉熵损失进行预训练。这样一来，图像-文本对齐就被转换为图像分类问题。 𐟚€ 更高的训练效率 CatLIP的训练速度比CLIP快2.7倍，因为它只需要优化图像编码器，而CLIP需要同时优化图像和文本编码器。这带来了更快的步骤时间、更低的GPU内存需求、GPU优化损失函数的优势以及更少的通信开销。 𐟓ˆ 数据和模型缩放的优势随着数据量和模型尺寸的增加，CatLIP的表现也会提升。在小数据集上，CatLIP的性能优于CLIP，并且随着训练时间的延长，其准确率会持续提高。 𐟌 高效的迁移学习 CatLIP可以利用预训练模型分类层中的Embedding来初始化下游任务的分类层，从而实现高效的迁移学习，特别是在数据量较少的情况下。关键数据预训练速度：CatLIP比CLIP快2.7倍。 ImageNet-1k准确率：使用DataComp-1.3B预训练的CLIP、CatLIP ViT-B/16模型在ImageNet-1k上分别达到了84.3%、84.4%的top-1准确率。 Places365准确率：使用DataComp-1.3B预训练的CLIP、CatLIP ViT-B/16模型在Places365上分别达到了58.4%、59.2%的top-1准确率。物体检测mAP：使用DataComp-1.3B预训练的CatLIP ViT-B/16模型在COCO物体检测任务上达到了49.9 mAP，与CLIP相当。

论文写作神器！再也不怕写论文啦！妈妈再也不用担心我写不出论文了！𐟎‰ 𐟓… 日期: NO. 𐟓„ 论文写作神器介绍: 一键初稿功能：快速生成论文初稿，省时省力。数据增强技术：通过旋转、缩放等变换增加数据多样性，提高模型准确性。特征提取与选择：提取图像关键特征，进行分类和成熟度检测。卷积神经网络：设计适用于水果分类和成熟度检测的卷积神经网络模型。循环神经网络：考虑时间信息，提高水果成熟度检测准确性。迁移学习：借用已训练好的模型，加快训练速度。 𐟓š 论文写作指导平台功能：生成英文论文：从研究生到在职人员，提供不同篇幅的论文生成服务。生成大纲：使用三级大纲，10分钟生成全文，查重率约10%。提供参考文献：40篇知网、中科院真实参考文献。 𐟎 论文助手：专属论文助手，一键生成论文。免费千字大纲，二级/三级任意切换。提供开题报告指导。 𐟓ˆ 论文写作神器：一键论文：查重率约10%。 40篇知网、中科院真实文献参考。免费千字大纲，二级/三级任意切换。

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