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Nuevos métodos mejoran la eficiencia en el entrenamiento de modelos neuronales más pequeños.

Un método para mejorar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros basado en el orden de las tareas.

Este estudio compara CMA-ES y GES para crear mejores conjuntos de modelos.

Un nuevo método optimiza los modelos de voz para un mejor rendimiento con menos recursos.

Este estudio se centra en mejorar el rendimiento del modelo en conjuntos mediante la disimilitud en el entrenamiento.

Conoce sobre el Entrenamiento Esparcido Dinámico y sus beneficios para la eficiencia de las redes neuronales.

Cómo los modelos preentrenados afectan el rendimiento en nuevos datos.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión del modelo en el aprendizaje automático.

Explorando estrategias de cuantización para mejorar el rendimiento en modelos de lenguaje grandes.

Una visión general de los métodos de poda y cuantización aplicados a YOLOv5.

Un método que mejora el rendimiento del modelo mientras reduce las necesidades de recursos.

Nuevos métodos reducen el tamaño del modelo mientras mantienen el rendimiento en tareas de visión por computadora.

Nuevas ideas sobre el potencial de las redes neuronales profundas a través de estimaciones optimistas.

Nuevos métodos para ampliar modelos de transformadores sin perder el progreso de entrenamiento previo.

DiffTPT mejora la adaptabilidad y precisión del modelo a través de técnicas innovadoras de aumento de datos.

Evol-Q mejora la precisión de cuantización en los Transformers de Visión mediante técnicas de búsqueda evolutiva.

Mejorando cómo TinyBERT aprende de BERT para un mejor procesamiento del lenguaje.

Un nuevo enfoque reduce el tamaño del modelo transformer con un impacto mínimo en la precisión.

Técnicas para mejorar la eficiencia en modelos de visión usando poda y descomposición de matrices.

Este artículo habla sobre la corrección de sesgo para capas softmax en modelos generativos.

Descubre métodos para hacer que los Transformadores de Visión sean más eficientes para aplicaciones del mundo real.

Haciendo que los transformers de visión sean más eficientes para drones y dispositivos móviles para mejorar tareas visuales.

Delta-LoRA simplifica el ajuste fino para modelos de lenguaje grandes, con mejor rendimiento y menos uso de recursos.

La investigación mejora los métodos de destilación de conocimiento para una segmentación semántica de imágenes más eficiente.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo de lenguaje mediante un redondeo de pesos optimizado.

Este artículo habla sobre mejoras en los métodos de agrupamiento para transformadores en el aprendizaje supervisado.

FedDIP optimiza la comunicación en el aprendizaje federado a través de la poda dinámica y la regularización.

Un nuevo enfoque para mejorar los Transformers de visión en dispositivos móviles.

Un nuevo método mejora los modelos Transformer al reducir el uso de computación y memoria.

El estudio explora los formatos FP8 para mejorar la eficiencia y precisión del modelo.

Un nuevo enfoque simplifica el diseño de modelos para dispositivos con poder de cómputo limitado.

Mejorando Zero-Shot NAS usando corrección de sesgo para un mejor rendimiento del modelo.

Combinando modelos para mejorar la precisión y eficiencia en el aprendizaje profundo.

GRANDE usa descenso por gradiente para mejorar el aprendizaje a partir de datos tabulares.

DeeDiff mejora los modelos de difusión al saltarse pasos innecesarios, aumentando la velocidad sin sacrificar la calidad.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de características en autoencoders variacionales.

Un estudio sobre cómo las elecciones de parámetros impactan el rendimiento del modelo en la destilación de conocimiento.

El entrenamiento eficiente de bajo rango mejora los modelos de CNN para entornos con recursos limitados.

Mejorando la adaptabilidad del modelo de lenguaje a través de la recuperación selectiva de ejemplos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la selección de características en modelos de aprendizaje automático.