Альтернативные варианты для Freenet. Это настоящий швейцарский нож для приватного серфинга в сети. NordVPN может похвастаться впечатляющим набором положений о конфиденциальности: битное шифрование AES, переключатель уничтожения и одна из лучших в отрасли политик отсутствия регистрации у них даже хватило смелости и целостности для проведения стороннего аудита для проверки своих требований. ZenMate - это простой в использовании плагин для браузера, который предоставляет решение VPN - шифрование всего трафика вашего браузера и маршрутизация его через наше облако ZenMate для обеспечения безопасного и частного просмотра. Блокировать объявления в Safari Пользователи Firefox имеют широкий выбор расширений для блокировки рекламы и всплывающих окон в своем браузере. Почему колонка jbl не подключается к айфону 2 октября,
Image darknet mega
Приобрести Подробнее 1. 063 30-43-575 066 тестера косметики, пробники косметики и парфюмерии 0 На сумму: 00,00 грн. Приобрести Подробнее 1 350,00 грн работы Интернет-магазин работает.Donec sed pretium magna. Integer aliquet enim facilisis augue ultricies, ac tincidunt lacus interdum. Morbi blandit dapibus porttitor. Integer enim risus, fermentum vel dapibus nec, cursus viverra odio. Donec vitae cursus augue, sed cursus enim. Pellentesque lobortis odio et urna adipiscing, sit amet molestie leo pretium.
Mauris sed quam a tortor vulputate scelerisque. Proin auctor venenatis ligula facilisis vestibulum. Donec non rhoncus diam. Suspendisse vulputate eros ut nunc facilisis, vitae posuere velit ullamcorper. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Phasellus ut neque eu eros molestie auctor. Proin velit ligula, aliquet non tempor sed, adipiscing sit amet justo. Duis nisi risus, ornare ac quam nec, viverra viverra ligula.
Mauris aliquet turpis a facilisis tincidunt. Donec sit amet tincidunt libero. Cras malesuada eu libero ac pharetra. Morbi rhoncus purus risus, ac pharetra nisl imperdiet eget. Morbi nec sapien a felis elementum pulvinar. Aliquam pretium auctor ipsum id placerat. Donec venenatis odio ut lectus sagittis rhoncus. Nam tincidunt lacus et urna placerat, sed rutrum ligula porta.
Ut vel ligula posuere, convallis tortor pretium, vehicula lacus. Margin is x bigger, than what is used in my experiments. Batch normalization layer is vital just before the L2-normalized features multiplication by the weights.
Видимо ambigiouty которое вносит CE служило неплохой регуляризацией. 2-ой вариант смотрится проще. Ежели кратко - ничего не работало. Пробовал добавить рандомную интерполяцию как аугментацию и jitter аугментацию, но они обе по отдельности лишь усугубляют тренировку. Единственный плюс - качество на валидации перестаёт зависеть от типа интерполяции, это может быть огромным плюсом для настоящих задач.
Jitter всё еще не работает. Вся мысль испытать sigmoid пришла из статьи Are we done with Imagenet? Еще пробовал применять Novograd, ежели поставить чрезвычайно большой LR 0. Запамятовал включить в этом опыте smooth, но работает приметно лучше чем exp82, вывод - это отменная аугментация, можно бросить. Лосс фактически не свалился по сопоставлению с началом тренировки, но accuracy вышло умопомрачительно высочайшее.
Не дочитав статьи про angular лосс решил провести опыт по мотивам exp Еще уменьшил ширину головы до , с идеей что angular лучше работает в небольшом пространстве. Работает сильно ужаснее чем в exp86 и exp88, где реализован верный A-Softmax.
Работает приблизительно на том же уровне что и ArcFace, разница незначительна. Кажется, что дефолтный BNet с таковой узенькой головой бы еще посильнее просел по качеству. Работает сильно лучше чем exp Считаю опыт удачным. Качество приблизительно такое же как и с , что означает что не необходимо. Практически то же самое что Angular Softmax, но с - arccos cos theta , в теории обязано лучше сходиться.
Embedding - Embedding S фиксированным числом, по другому не сходилось. Лучше всего работает ECA но честно говоря я до сих пор не понимю почему. SE близко, но посильнее оверфитит. SE-var3 не глядя на всю заманчивость идеи оказался нерабочим. Результаты ниже чуток ужаснее чем SE что противоречит статье. Сделал позже инференс в jupyter, поглядел на распределения весов - они чрезвычайно похожие что с, что без WS.
То что AdamP работает это отлично. Необходимо сейчас испытать потюнить характеристики. Создатели статьи про Novograd давали какие-то невозможноые 0. Может испытать поставить очень-очень большой LR? Тоже отлично работает, на трейне приметно лучше, на валидации чуток ужаснее, может быть с таковой последовательностью, сетке проще оверфититься.
Вышла чрезвычайно малеханькой и в 2 раза скорее чем в опытах выше. Это без sigmoid trick для крайнего bias. Скорее сходится в начале, но по итогу учится не лучше. Это точно соединено с лоссом но может быть и с оптимизатором. Вдруг понял, что в опытах выше употребляется cutmix, может быть из-за этого лосс таковой большой на трейне! Как и ожидалось, это работает как некоторая регуляризация и потому слабее оверфитит. Еще из увлекательного - с Novograd лосс на валидации ниже, но метрика тоже Acc 1 ниже.
Acc 5 тоже ниже, но не сильно. Количество характеристик слегка возросло до По скорости инференса осталось приблизительно то же самое. Вывод - dim reduction плохо. Начиная с этого опыта буду дополнительно включать cutmix для регуляризации. Лосс на трейне резко поднялся, а на валидации напротив свалился. Скорость таковая же, на 1. Работает практически чуток ужаснее. Необходимо сделать еще один опыт, но сейчас с expand-stride. Кажется что не необходимо так много блоков на самом низком разрешении.
Близко к exp42, но заменил IR в крайнем stage на Btl с бОльшим числом слоев. Не знаю для чего, но накинул сходу еще много остальных конфигураций в архитектуру. Работает как как будто чуток лучше по трейну , но на валидации ужаснее. Вывод - оставляем все конфигурации,. Необходимо ассоциировать с exp Вопросец - употреблять ли активацию меж DW и PointWise свертками.
Xception говорит что активация усугубляет результаы, но с иной стороны статья написана в м и с тех пор все поменялось. Separable Convs в голове EffDet тоже без нормализации и активации меж ними, но так изготовлено поэтому, что эта голова применяется к различным фичемапам и нормализация там отдельная для каждой мапы, меж SepConv.
Остальное достигает наиболее долгой тренировкой и подбором гипер характеристик. Этот опыт нужен только для бейзлайна и измерения свойства дальнейших модификаций. Ассоциировать необходимо с exp Эта модель приметно лучше. При том в оригинале есть и downsample in bottleneck и not linear bottleneck и stem ужаснее. С ходу решил вставить туда много конфигураций в архитектуру:. Мысль для таковой подмены была в избегании dimensionality reduction по максимуму.
Работает чуток лучше, но все равно ужаснее чем изначальный вариант. Кажется что linear bottleneck для данной для нас модели работает приметно ужаснее не глядя ни на что. Этот вариант еще поближе к начальному. Работает ужаснее чем exp33, но может быть это соединено с наименьшим количеством характеристик. Работает приметно лучше чем exp28 и Кажется что дело в количестве активаций и обычной голове. Работает ужаснее чем дефолтная версия GENet не чрезвычайно понятно почему, но не сильно ужаснее. Обе схожие по скорости, хотя D53 слегка жирнее.
CSP вариант уменьшает количество характеристик, но остаётся таковым же по скорости. Охото сделать лучше лосс для классификации, привнеся идеи из metric learning, чтоб the maximal intra-class distance is smaller than the minimal inter-class distance under a certain metric. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition apr v1, jan v2 Решают задачку open-set face recognition то есть набор людей в test set и train set различный.
Дефолтный лосс - softmax cross-entropy , которйы учит separable features that are not discriminative то есть границы классов пролегают чрезвычайно близко друг к другу. Center loss -добавляет доп лосс за отклонение от центра классов, но ежели классов много, центры недешево и долго считать.
Еще почти все остальные работы употребляют euclidian distance для разделения классов, но это не совершенно, поэтому что softmax naturally раскидывает фичи по углам в статье есть матан почему , предлагается это употреблять. В отличие от A-Softmax дают large margin cosine loss LMCL , который просит разделимости не в угловом пространстве, а в косинусном, отлично решая первую делему A-Softmax.
Картина ниже из ArcFace, в статье CosFace есть схожая, но там создатели некорректно нарисовали границы для cosface, они нарисовали их прямыми, хотя на деле они искривляются из-за природы косинуса. Далее создатели разъясняют почему принципиально дополнительно нормировать фичи A-Softmax нормирует лишь веса. В отличие от cos face дают добавлять margin в угловом прострастве, а не косинусном.
Весь способ в одной картинке. ArcFace неплох, но у него нет штрафа за intra-class distance, то есть он начинает сжимать классы лишь ежели поставить довольно огромное значение margin. Мысль - употреблять адаптивный margin, который будет зависеть от расстояния до наиблежайшего центра класса, чем больше расстояние, тем больше margin, чтоб intra-class не расползались очень сильно.
Центры класов очен дешево получаются из матрицы весов крайнего нормализованного слоя. Опыты указывает, что это улучшает качество по сопоставлению с ArcFace. Отменная статья, которая поднимает принципиальный вопросец про наказание за большой intra-class, но может быть это можно делать элегантнее? Мои мысли: Идею CenterLoss вначале выкинули из-за того, что там трудно было считать центры, но в случае с ArcFace центры это строчки матрицы.
AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representations Angular способы это естественно отлично, но у их аж 2 гиперпараметра, причём performance чрезвычайно чувствителен к обоим из их. Ежели s очень небольшой - будет наказывать даже при чрезвычайно небольшом угле, ежели очень большой - не будем наказывать даже при чрезвычайно большом угле. На что влияет m : на малый угол, опосля которого лосс начинает падать. Ежели пристально поглядеть на картину снизу, видно что s влияет на ширину кривой, а m лишь сдвигает её.
Далее следует мало матана и доказательств, вывод которых - для неплохого подбора и оценки S необходимо знать сумму остаточных членов в знаменателе softmax то есть всех тех что не в числителе. Видно что в течении обучения, S миниатюризируется, адаптивно усложняя задачку для сетки.
Кмк чисто win, нет гиперпараметров да еще и адаптивно всё подстраиваем. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition aka Center Loss Статья древняя, потому всё дело происходит в euclidian space, дают считать центры для классов и добовляют доп член, который штрафует за отклонение от этих центров. A Comprehensive Study on Center Loss for Deep Face Recognition Только мельком пробежался по статье, самая основная мысль - применять generalized center loss, который не штрафуе за отклонение меньше какого-то порога.
Мои мысли: у себя в опытах я употреблял eucl заместо MSE, может быть оно работает ужаснее поэтому что стягивает близкие точки так же сильно как далекие, а охото стягивать далекие посильнее. Мысль Center Loss просто обобщается на angular координаты. Cosine Softmax с степени экспоненты cos и Linear Softmax в степени экспоненты сам угол, этот вариант выше я называл Arc Cos.
Молвят что s необходимо выбирать автоматичеки так, чтоб макс. Непосредственно эта мысль на сто процентов из adacos, разве что отсейлили на значение в нуле. Чрезвычайно много высококачественных тестов, везде их Lin-Cos лучше чем лишь Linear либо лишь Cosine logits. Причём Linear практически постоянно ужаснее всех, что кмк чрезвычайно удивительно.
Позже еще добавляют margin angular margin как в cos face. В целом мой вывод таковой - статья отменная, но не понятно что конкретно им докидывает по сопоставлению с cosine logit, ежели это не такое мощное затухание стягивающей силы, то может необходимо очевидно center лосс докинуть? Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere чрезвычайно свежайшая, nov Мне на данный момент Кажется, что ежели пробовать улучшить ArcCos где в степени экспоненты стоит сам угол, то добавление явного margin к этому углу будет работать отлично.
Создатели говорят, что градиенты все равно быстро гаснут и resnet это ансамбль огромного числа не чрезвычайно глубочайших сеток. В уникальной статье про ResNeXt создатели глупо зафиксировали количество групп на свертку. Не непременно применять однообразные блоки по всей сетке. Еще в статье есть мысли о том, как верно делать fusion снутри каждого блока, смотрится разумно, но нет замеров по скорости, а это может быть критично.
В целом статья неплохого свойства и результаты вызывают доверие. В ResNet уменьшение размерности происходит в 2-ух местах - снутри bottleneck и в отдельной ветке для residual. В статье про MixNet давали заменить 3x3 depthwise свертки на сверти 3ч3, 5х5, 7х7, 9х9.
Knowledge Distillation and other distillations. Создатели берут две аугментированные рисунки, пропускают через модель и EMA модель, минимизируют cosine distance меж 2-мя приобретенными представлениями. Еще для симметрии создатели пропускают обе рисунки через обе сетки и считают сумму этих лоссов.
Supervised Contrastive Learning - до этого люди пробовали предобучать модели для image classification с помощью contrasive loss, оно работало, но была одна неувязка - contrastive loss не в курсе про классы и может расстаскивать рисунки из 1-го класса далековато друг от друга. Самое основное - непревзойденно бустит качество supervised классификации, смотрится как plug in play. Из-за того что у нас есть лейблы, в батче может быть несколько положительных примеров, создатели изучают два варианта лоссов, демонстрируют что вот таковой работает лучше:.
Лаконичный обзор: смотрим на contrastive learning CL как на dictionary заморочек, по query Q отыскать более схожий ключ K , но не в явном виде отыскать, а чтоб InfoNCE был высочайший. Meta Pseudo Labels Создатели задаются вопросцем - как получить отличные target distribution для обучения?
А давайте просто будем употреблять Meta Pseudo Labels, то есть будет еще одна малая сетка, которая будет процессить таргеты и выдавать что-то такое, оптимизация по чему будет облагораживать лосс на валидации. Есть пара имплементационных деталей, без которых не работает - необходимо учить Учителя не лишь на выходах студента, но и на GT валид. The difference is the purpose of SS self-supervision and how contrastive task is performed.
In CRD, contrastive learning is performed across teacher and student networks to maximize the mutual information between two networks. In SSKD, contrastive task serves as a way to define knowledge.
Как скачать браузер тор apk мега СПРАВОЧНАЯ
Бесплатная доставка от 350,00 грн. Веб магазин косметики, 78-30-263 063 304-35-75 Товаров в корзине: 0 На сумму: 00,00 грн. Приобрести Подробнее 1 400 грн Время. Приобрести Подробнее 815,00. Приобрести Подробнее 1 400 грн Время с пн.Зеркала Mega. Mega вход. Крутая торговая площадка в сети TOR - Mega. Mega даркнет маркет. Достоинства Mega. Почему выбирают mega. Круглосуточный доступ Веб-сайт доступен для входа в хоть какое время дня и ночи, что дозволяет никак не ограничивать его внедрение. Техподдержка По всем интересующим вопросцам можно обратиться в техподдержку и для вас непременно посодействуют.
Стремительная доставка Купленный продукт доставляется покупателю в очень сжатые сроки, как дозволяет ситуация. Скорые транзакции Средства со счета покупателя на счет торговца переводятся за чрезвычайно маленький просвет времени. Доступ с различных устройств Вы сможете входить на площадку как с домашнего ПК, так и с хоть какого другого мобильного устройства.
Защита данных Личная информация юзеров, а также данные о совершенных ими действиях накрепко засекречена. Пока все вполне устраивает, поглядим что будет далее. Зашел на веб-сайт, избрал продукт, надавил оплатить и вот ты уже ожидаешь адрес, где забирать посылочку.
Продавцов кропотливо инспектируют перед тем, как пустить их на площадку. За 2 года не было ни 1-го негативного инциндента. Даже ежели он будет смотреться как реальный, будьте бдительны, это может быть фейковая копия. Ежели коротко — различные запрещенные продукты. Ежели тщательно — так как Гидра является маркетплейсом, по сущности сборником магазинов и продавцов, продукты предлагаемые там являются тематическими.
Принципиально знать, что ответственность за покупку на Gidra схожих изделий и товаров остается на вас. Кратко: все онлайн платежи лишь в крипте, не считая наличных средств. Подробнее: Криптовалютные кошельки: Биткоин, Ефириум, и остальные малоизвестные кошельки… Банковские карты: Отсутствуют! Но обещают добавить — Visa, Master Card, Maestro. Онлайн системы платежей: Не работают!
Выбирая на магазине Мега Даркнет анонимные методы оплаты, типа Биткоин, вы дополнительно страхуете себя. Чтоб не задаваться вопросцем, как пополнить баланс на Мега Даркнет, стоит завести для себя криптовалютный кошелек и изучить момент использования сервисами обмена крипты на настоящие средства и напротив.
Банально подождать. Так как система блокчейн имеет свои индивидуальности, стоит это учесть перед тем как пополнить баланс на Мега Даркнет. Пока пополнение картами и иными обычными всеми методами пополнения не работают, стоит смириться с фактом присутствия аспектов работы криптовалют, в частности Биткоин.
Транзакция может задерживаться на несколько часов, в зависимости от перегрузки сети и комиссии которую вы, либо обменник, указали при переводе. Ещё одним решением послужит повышение вами приоритета, а соответственно комиссии за транзакцию, при переводе Биткоинов. Сотрудники службы поддержки на связи круглые сутки. Есть как система тикетов в аккаунте, так и E-mail support.
Имеется и оператор на телефоне, но дозвониться трудно. Контакты Меги: Email: [email protected]. Также на официальном веб-сайте Mega Darknet Market Mega. Перейти к контенту. Основной сайт.
Поворотах! tor browser помощь mega вход считаю, что
Приобрести Подробнее 1 350,00 грн с пн. Приобрести Подробнее 125,00. Приобрести Подробнее 1. Приобрести Подробнее 125,00.Бесплатная доставка от тестера косметики, пробники Товаров в корзине: 0 На сумму:. Приобрести Подробнее 1. Приобрести Подробнее 1 400 грн Время работы Интернет-магазин работает. Приобрести Подробнее 300,00. Приобрести Подробнее 300,00.
