Výsledky vyhledávání - "Down scaling"

Report

The Cost of Down-Scaling Language Models: Fact Recall Deteriorates before In-Context Learning

Autor: Jin, Tian, Clement, Nolan, Dong, Xin, Nagarajan, Vaishnavh, Carbin, Michael, Ragan-Kelley, Jonathan, Dziugaite, Gintare Karolina

How does scaling the number of parameters in large language models (LLMs) affect their core capabilities? We study two natural scaling techniques -- weight pruning and simply training a smaller or larger model, which we refer to as dense scaling -- a

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2310.04680

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Report

Deep-learning based down-scaling of summer monsoon rainfall data over Indian region

Autor: Kumar, Bipin, Chattopadhyay, Rajib, Singh, Manmeet, Chaudhari, Niraj, Kodari, Karthik, Barve, Amit

Publikováno v: Theoretical and Applied Climatology 2021

Downscaling is necessary to generate high-resolution observation data to validate the climate model forecast or monitor rainfall at the micro-regional level operationally. Dynamical and statistical downscaling models are often used to get information

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2011.11313

Zobrazit plný text záznamu

Report

Sparsifying and Down-scaling Networks to Increase Robustness to Distortions

Autor: Tarasenko, Sergey

It has been shown that perfectly trained networks exhibit drastic reduction in performance when presented with distorted images. Streaming Network (STNet) is a novel architecture capable of robust classification of the distorted images while been tra

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2006.11389

Zobrazit plný text záznamu

Report

Down-Scaling with Learned Kernels in Multi-Scale Deep Neural Networks for Non-Uniform Single Image Deblurring

Autor: Park, Dongwon, Kim, Jisoo, Chun, Se Young

Multi-scale approach has been used for blind image / video deblurring problems to yield excellent performance for both conventional and recent deep-learning-based state-of-the-art methods. Bicubic down-sampling is a typical choice for multi-scale app

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1903.10157

Zobrazit plný text záznamu