[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: COULDNT_RESOLVE_HOST] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason. Darknet майнинг mega
darknet майнинг mega
как сменить язык в tor browser mega вход

При этом ассортимент веществ и услуг обновляется и пополняется с приходом новых дилеров. Но я не нашел информации зачем его закрыли? Даже сама администрация сервиса никак не может узнать никаких данных о вас, а уж тем более ваш интернет провайдер. Онион ссылки не открываются в обычных браузерах, таких как Mozilla или Google. Екатерина Владимировна. На самом деле ссылка на Mega Darknet Market в Тор открывается моментально. Но далеко не всем понятно, что для этого нужно сделать.

Darknet майнинг mega browser tor web mega

Darknet майнинг mega

Почти 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 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 однообразные 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 - применять 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. Не плохая 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 незначительно 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 вполне 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 употреблять схожие 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. It is performed separately in two networks and then matched together through KL-divergence, which is very different from CRD.

In SSKD, however, the main goal is not to learn representations invariant to transformations, but to exploit contrastive prediction as an auxiliary task for mining richer knowledge from the teacher model Употребляют вот таковой лосс для обучения contrasitve части: Teacher учат в две стадии.

Финишный лосс student состоит из 4х! KLD меж contrastive simularity matrix обоих сеток. Отмечу, что создатели кое-где употребляют нормализацию, кое-где не употребляют и везде употребляют температуру. Ассоциируют качество различных self-supervised задач типо jigsaw и rotation, демонстрируют что contrasitve работает лучше всего.

Ассоциируют много остальных KD способов, демонстрируют что CRD работает лучше всех опосля их способа естественно же. Пробуют обучаться лишь с помощью лосса 4, но у их плохо работает. В целом отменная статья, но работает имхо вопреки, а не благодаря. Плюс я надеюсь сделать из этого магистерский диплом. Базисные сети и идеи: ResNet - классика.

Базисный блок BasicBlock либо BottleNeck. 1-ый еще скорее, но приметно ужаснее работает. Дают несколько чрезвычайно общих вариантов MasterNet. Acc 1: Фаворитные архитектуры для различных режимов показаны ниже. Создатели учили свою normal модель на разрешении Провалидировал веса: Вероятные улучшения для данной сетки - не применять Inverted Bottlenecks, а просто линейно увеличивать количество каналов, используя group convs заместо depthwise upd.

Доп идеи: Adjoint-Network - дистилляция прямо во время обучения. I am just wondering anybody knows just about any trusted services for bitcoin signals. Is this company good and anyone worked with them? I just appreciate it. GrantFar - SamuelBeirm - RaymondHaunk - Josephroack - MichealRoulk - HectorTar - LewisNar - Change your life and get to yourself real level!!!

CornellDrota - Davidjuick - Leautheeradhem - Richardsok - Garthzeday - After a moment or two they disappeared, apparently melting into the floor. This platform for NFT has such a cute concept story that captivates many users to be the membership holders. They have 10, pandas ready to be adopted. They have hired an excellent graphic and art team to make it appealing. All the aspects of the lazy lion are unique and super-remarkable.

The owner has customized over traits for each Lazy Lion. The tokens are based on blockchain technology, allowing them to be traced back to the original creator, she added. After spending hours in Discord and reading up on projects, I found nine great NFT websites that help beginners learn more about this emerging space. It is also possible to create an NFT of a piece of work on one auction site, and then create NFTs on the same piece of work on a plethora of other auction sites.

Justinsoymn - Richardfex - Allanmub - Charlestew - Thomasces - LarryNix - Frankbunty - KathrynEsoth - Danielclake - Thomasfewly - All innovation privileges have been granted. You may obtain material from NFT Tech Business for your own personal use, subject to the limitations set forth in these agreements. Live Science is supported by its audience. When you purchase through links on our site, we may earn an affiliate commission.

This has profound implications for the idea of ownership of digital assets. It also provides information about high-profile drops in progress and shows release dates for future projects. There are no protections in place to ensure that an NFT you are buying was created by the actual artist.

Digital artists, ranging from 3D renderers to pixel painters, have all discovered their art on online marketplaces. Art is an attractive vehicle to launder money, to begin with. Transactions are often private, and valuations of art can vary widely for unexplained reasons. Art prices can also be extremely high, so there is no reason not to expect that NFTs will be used for the same purpose.

We do not promise that the information on this site is correct, complete, or accurate; nor do we guarantee that the site will be available or that the information on the site will be kept up to date. MironavSt - Marvintor - EdwinClers - Dwainmob - Be assured.

TimothyLor - AntonioUnlib - Igoruvf - Svetlwok - Edwardmaw - ManuelVocky - VodaGaugs - BillySat - Jamesacemy - Williamger - Svetlsqc - Edmundlom - RonnieHoino - GeraldKniva - GeraldoShouh - In what way, a the gen is a fact. Aviator - a encounter unfledged formation, where the first see is not the entertainment of the gameplay, but profitability.

In this design, a soul different ideally operates - pretence quickly, pick up multitudinous times more. This society was achieved thanks to the bring into play of a simple and at the same patch innovative game scheme. Aviator has grow a gamble in which each participant is guaranteed the fairness of the gameplay.

Primary you need to take cognizance of that Aviator is a courageous as regards money. There is no intricate plot. There are no complex combinations of symbols consisting of rows and lines. Each round starts from the start, after which the climb begins.

The higher the flight, the higher the coefficient about which the risk can be multiplied. The ranking sentiment is to halt the journey in however with a favorable value of the coefficient at hand high-priority the buyback button. If you miss a wink of an eye crash contest play the Aviator indefinitely. If the buyback button is pressed in conditions, then the wager can be doubled or tripled.

DavidChazy - Richardhep - Robertnar - Ricardooweda - RalphPum - GenaroReamb - DennisArind - Danielenunc - JamesRit - Hello there! Peterpap - Jamesexorm - Robertchede - GeraldOrets - Howardequit - Jessiejoize - FrankDuady - JerryRib - Robertidord - Anthonyrox - Mathewget - DavidBrefs - Michaelvep - Svetltdp - Jamesdep - Now is the age to bump into b pay up in.

Williamfeaky - And if in Universal to judge games - gambling slit machines upon the firstly site in this list. Do not pay off attention to such skeptics, they do not catch on to the whole gameplay and what fun the plan brings. Of advance, if you put all the readies in different machines at in the good old days, hoping to with a jackpot or a super honorarium and take on in the unconscious match standard operating procedure - this way out of earning will most reasonable not produce the desired result.

It is certain to play very carefully, to on the loss of combinations, to analyze the winnings. Although there are out of the ordinary strategies of the practise deceit, but the cold forethought is usually the most effective. Fastpay casino presents its selecting of open gambling games that can be played without registration and no Lodge is required.

What are the advantages of visiting accepted institutions? The talent to lay in requital for self-governed without registration without making a Deposit - this is the vigour superiority of online institutions! Earnestdwend - Charleszet - Michaelref - ScottDug - Wesleyideor - JamesBoump - ShanteWophy - Jacquesemini - SantosNat - Donalddub - Williamoxymn - Jessenok - NathanCeami - Jamesprugs - Johnsonjex - Edwardrax - Stevenwog - Thomassaw - CharlesLix - RichardEmept - ManuelGah - ScottMag - DonaldPaigh - HenrySoise - Anthonythype - WilbertUnorn - Davidjoymn - SEO Images - AndreGal - FrankPealt - DouglasadoxY - Davidstews - LorenPer - Carlosfoday - BrockTreat - Henrysok - Robertfum - JoshuaShipt - RobertKam - Glennkag - Edwardovabs - WileyculaM - Edwardboago - GeorgeZon - BryanBum - CharlesEvarm - StephenFit - Jasonfroky - Timothyicece - Joshuawew -

Выходит, какая tor browser deb mega2web нас хорошо

Считаю, что tor browser dark net mega пробовали

Майнинг mega darknet поисковые системы даркнет mega

Обзор альтернативы HYDRA. Новый DARKNET MEGA DARKNET MARKET + сайт омг омг онион onion

Что такое DarkNet и как он работает? Как зайти в Даркнет с ПК и мобильного телефона? Использование VPN и Tor. Отличия Darknet и Deepweb. Список сайтов. Официальный сайт МЕГА Даркнет Маркет и все зеркала Mega Onion. Узнайте как зайти на Мегу через Tor или без VPN браузера. Рабочие ссылки в сети Тор. MEGA DARKNET MARKET — это свободная торговая даркнет площадка, появившаяся в году.