作者发现简单得常规的SGD过程中，对多个权重点进行平均，这种方法称为Stochastic Weight Averaging（SWA），可以比传统的训练的到更好的泛化能力，并且在 CIFAR-10 、 CIFAR-100 、ImageNet这些数据的测试集中，对比state-of-the-art的残差网络模型，准确率都得到了提升。

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2023年4月2日 · Stochastic Weight Averaging (SWA) 是在比赛中使用率非常高的训练技巧，它可以帮助提高模型的泛化能力。 SWA 的原理非常简单，就是在训练过程中将不同时间切片的模型权重以某种方式来进行平均，从而得到一个新的模型，这个模型可以帮助提高模型的泛化能力。

大肠杆菌菌株，携带有来自沃氏葡萄球菌（Staphylococcus warneri）（B. Frey）的 SwaI 基因。 一个单位是指在 50 µl 的总反应体系中，25℃ 条件下，1 小时内酶切 1 µg pXba DNA 所需的酶量。 对 CpG、dcm 或 dam 甲基化均不敏感。 Why Choose Recombinant Enzymes? Why isn't SwaI cutting? Do I have to set-up digests with Time-Saver™ qualified …

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SWA 简单来说就是对训练过程中的多个 checkpoints 进行平均，以提升模型的泛化性能。 记训练过程第 i 个 epoch 的 checkpoint 为 wi，一般情况下我们会选择训练过程中最后的一个 epoch 的模型 wn 或者在验证集上效果最好的一个模型 wi∗ 作为最终模型。 但 SWA 一般在最后采用较高的固定学习速率或者周期式学习速率额外训练一段时间，取多个 checkpoints 的平均值。 pytorch 使用举例： 上面的代码展示了 SWA 的主要代码，实现的步骤： 1、定义 SGD 优化器。 2、定义 …

Mistral AI 发布了 Mistral 7B，Attention部分在 GQA (Grouped-query attention)的基础上，叠加了SWA (Sliding window attention)的优化，可以进一步提高inference速度，并降低显存。 本文尝试分析一下SWA的原理，以及SWA在 LLM 推理时可以带来的收益。 1. SWA的背景. SWA也算是 sparse attention 的一种. 参考资料. (1). Generating Long Sequences with Sparse Transformers, Child et al. 2019. (2).

NEBA of MA is partnering with Tyler's Teammates and the Webster-Dudley Food Share to oversee bass fishing tournaments where the proceeds will benefit families in need throughout the state. For more information on the aid and support these charities provides,… Read more...

Associate Principal, Climate Action Plan Co-Lead. San Francisco; Cindy Riley

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