清华大学的“ResNeXt”模型介绍

"ResNeXt"是由清华大学的Xie Saining等人在2017年提出的深度学习模型，该模型在ResNet的基础上，通过引入“cardinality”这一概念，进一步提升了模型的性能。

在传统的卷积神经网络中，特征的提取是通过增加卷积核的深度和宽度来实现的，而ResNeXt则通过增加卷积核的“cardinality”来增加模型的深度和宽度。其中，“cardinality”指卷积层中的分组数量，每个分组内的卷积核共享权重，从而减少了参数量。

ResNeXt模型采用了残差块（Residual Block）来进行特征提取，通过堆叠多个残差块，可以构建出非常深的神经网络。与ResNet相比，ResNeXt在相同的计算量和参数量下，可以获得更好的性能。

ResNeXt模型在多个图像分类和目标检测任务中进行了验证，取得了优秀的性能表现，成为了深度学习领域的重要模型之一。

相关问题

清华大学ai大模型课程

清华大学AI大模型课程是清华大学计算机科学与技术系推出的一门专业课程。该课程主要涉及大规模深度学习模型的设计与实现。

首先，课程介绍了近几年在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得的突破性进展，以及这些进展背后所使用的大规模深度学习模型。学生将了解到这些模型背后的原理、架构和训练方法。

其次，课程讲解了如何有效设计和实现大规模深度学习模型。老师会介绍深度学习框架以及如何在这些框架上进行模型的开发和训练。学生将学习到如何进行模型的调参、优化和速度提升等技巧。

第三，课程通过案例分析和实践项目的方式，帮助学生更好地理解和掌握大规模深度学习模型的应用。学生将在实践中学习到如何解决真实生活中的问题，并对模型进行改进和优化。

最后，课程还将涉及到模型的迁移学习和多模态学习等前沿研究领域。学生将了解到当前最新的研究进展，并有机会进行相关的探索和实践。

总的来说，清华大学AI大模型课程旨在培养学生在大规模深度学习模型设计和实现方面的能力。通过理论教学和实践项目，学生将能够掌握深度学习模型的原理、设计和优化方法，并在实际应用中运用所学知识解决实际问题。这门课程对于培养学生在人工智能领域的技术能力和创新思维具有重要意义。

清华大学的gpt模型

清华大学的GPT模型是指由清华大学的研究人员开发的多模态（对话）大模型，也被称为VPGTrans框架。该模型通过将现有的VPG（视觉-语言预训练生成模型）迁移到现有的VL-LLM（视觉语言联合预训练模型）中，实现了低成本训练一个高性能的多模态大模型。这个模型扩展了基于文本的ChatGPT的能力，使其能够进行多模态的语义理解。研究人员发现，直接迁移一个在LLM上训练好的VPG到大LLM可以加速模型收敛，但效果有限，模型效果可能会相对于从头训练VPG有所下降。因此，VPGTrans框架提供了一种低成本的训练方法来获得目标的多模态大模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [训练成本不到1000元，直降90%！NUS、清华发布VPGTrans：轻松定制类GPT-4多模态大模型...](https://blog.csdn.net/k6T9Q8XKs6iIkZPPIFq/article/details/130817917)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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