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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement de modèles neuronaux plus petits.

Une méthode pour améliorer la performance du modèle en ajustant les hyperparamètres selon l'ordre des tâches.

Cette étude compare CMA-ES et GES pour créer de meilleurs ensembles de modèles.

Une nouvelle méthode optimise les modèles de parole pour de meilleures performances avec moins de ressources.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des performances des modèles dans les ensembles grâce à la dissimilarité pendant l'entraînement.

Découvre l'entraînement dynamique sparse et ses avantages pour l'efficacité des réseaux de neurones.

Comment les modèles pré-entraînés impactent la performance sur de nouvelles données.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des modèles en apprentissage automatique.

Explorer des stratégies de quantification pour améliorer les performances des grands modèles de langage.

Un aperçu des méthodes de taille et de quantification appliquées à YOLOv5.

Une méthode qui améliore la performance du modèle tout en réduisant les besoins en ressources.

De nouvelles méthodes réduisent la taille des modèles tout en maintenant les performances dans les tâches de vision par ordinateur.

Nouvelles idées sur le potentiel des réseaux de neurones profonds grâce à des estimations optimistes.

Nouvelles méthodes pour agrandir les modèles de transformateurs sans perdre les progrès d'entraînement précédents.

DiffTPT améliore l'adaptabilité et la précision des modèles grâce à des techniques d'augmentation de données innovantes.

Evol-Q améliore la précision de quantification dans les Vision Transformers grâce à des techniques de recherche évolutive.

Améliorer comment TinyBERT apprend de BERT pour un meilleur traitement du langage.

Une nouvelle approche réduit la taille des modèles de transformateur avec un impact minimal sur la précision.

Techniques pour améliorer l'efficacité des modèles de vision en utilisant l'élagage et la décomposition matricielle.

Cet article parle de la correction des biais pour les couches softmax dans les modèles génératifs.

Découvrez des méthodes pour rendre les Vision Transformers plus efficaces pour des applications concrètes.

Rendre les transformateurs de vision efficaces pour les drones et les appareils mobiles afin d'améliorer les tâches visuelles.

Delta-LoRA simplifie l'ajustement des gros modèles de langage avec de meilleures performances et moins de ressources.

La recherche améliore les méthodes de distillation de connaissances pour une segmentation d'image sémantique efficace.

Une nouvelle approche améliore les performances des modèles linguistiques grâce à un arrondi de poids optimisé.

Cet article parle des améliorations des méthodes de pooling pour les transformers dans l'apprentissage supervisé.

FedDIP optimise la communication en apprentissage fédéré grâce à l'élagage dynamique et à la régularisation.

Une nouvelle approche pour améliorer les Vision Transformers pour les appareils mobiles.

Une nouvelle méthode améliore les modèles Transformer en réduisant les calculs et l'utilisation de la mémoire.

Une étude explore les formats FP8 pour améliorer l'efficacité et la précision des modèles.

Une nouvelle approche simplifie la conception de modèles pour les appareils avec une puissance de calcul limitée.

Améliorer le Zero-Shot NAS en utilisant la correction de biais pour de meilleures performances du modèle.

Combiner des modèles pour améliorer la précision et l'efficacité dans l'apprentissage profond.

GRANDE utilise la descente de gradient pour améliorer l'apprentissage à partir de données tabulaires.

DeeDiff améliore les modèles de diffusion en sautant des étapes inutiles, ce qui augmente la vitesse sans sacrifier la qualité.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des caractéristiques dans les autoencodeurs variationnels.

Une étude sur comment les choix de paramètres influencent la performance des modèles en distillation de connaissance.

L'entraînement efficace de bas rang améliore les modèles CNN pour les environnements avec peu de ressources.

Améliorer l'adaptabilité des modèles de langage grâce à la récupération sélective d'exemples.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la sélection des caractéristiques dans les modèles d'apprentissage automatique.