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这篇博客介绍一下集成学习的几类：Bagging，Boosting以及Stacking。 传统机器学习算法 (例如：决策树，人工神经网络，支持向量机，朴素贝叶斯等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开。集成学习 (Ensemble Learning) 算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。 Thomas G. Dietterich 指出了集成算法在统计，计算和表示上的有效原因： 统计上的原因 一个学习算法可以理解为在一个假设空间 H 中选找到一个最好的假设。但是，当训练样本的数据量小到不够用来精确的学习到目标假设时，学习算法可以找到很多满足训练样本的分类器。所以，学习算法选择...

UITARS 简介 UITARS（User Interface Task Automation and Reasoning System）是由字节跳动（ByteDance）研发的原生 GUI 智能体模型： 输入方式：仅使用屏幕截图作为视觉输入 交互方式：执行类人操作（键盘输入、鼠标点击、拖拽等） 模型特性：端到端的原生智能体模型，无需复杂的中间件或框架 传统 GUI 智能体的开发往往依赖于文本信息，例如 HTML 结构和可访问性树。虽然这些方法取得了一些进展，但它们也存在一些局限性： 平台不一致性：不同平台的 GUI 结构差异很大，导致智能体难以跨平台通用。 信息冗余：文本信息往往过于冗长，增加了模型的处理负担。 访问限制：获取系统底层的文本信息通常需要较高的权限，限制了应用的范围。 模块化...

💡 轻量级网络系列 Introduction Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet，其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据。举个栗子，我们看某个景象由于远近不同，同一个物体的大小也会有所不同，那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果。于是就有了如下的网络结构图： 于是我们的网络就变胖了，通过增加网络的宽度，提高了对于不同尺度的适应程度。但这样的话，计算量有点大了。 Pointwise Conv 为了减少在上面结构的参数量并降低计算量，于是在 Inception V1 的基础版本上加上了 1x1 卷积核，这就形成了 Inception V1 的最终网络结构，如下图。 这个 1x1 卷积就是 Pointwise Convolution，简称 PW。利...

网络整体介绍 ThunderNet的整体架构如下图所示。 ThunderNet使用320×320像素作为网络的输入分辨率。整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络的检测部分，利用了压缩的RPN网络，修改自LightHead RCNN网络用以提高效率。 并提出Context Enhancement Module整合局部和全局特征增强网络特征表达能力。 并提出Spatial Attention Module空间注意模块，引入来自RPN的前后景信息用以优化特征分布。 backbone 部分 1.输入分辨率 为了加快推理（前向操作）速度，作者使用320320大小的输入图像。需要注意的...