本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更好地利用显存空间。
如何优雅地进行模型训练-沈宇辉原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/05/05/%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bc%98%e9%9b%85%e5%9c%b0%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%ae%ad%e7%bb%83/
Virtualization-based Monitoring Virtualization-based Monitoring 是指利用虚拟化技术对上层虚拟机进行监控或者保护。通常…
聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-ID…
本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基…
本次报告首先讲解了虚拟化技术的原理和使用方式，结合多种虚拟化方式的特点，介绍了实验室内部的选择和使用情况。之后以实验室常用的系统为例，讲解了使用远程服务器搭建深度学习开发环境的过程…
每天都有大量的数据生成，这导致人们越来越需要新的努力来应对大数据给多标签学习带来的巨大挑战。例如，极端多标签分类是一个活跃且快速发展的研究领域，它处理的分类任务具有极其大量的类别或…
深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了M…
二进制代码反编译技术在漏洞检测、恶意代码分析等逆向工程领域中具有重要应用，显著提升了全检安全分析的效率与深度。该技术有助于高效理解和重构二进制程序，支持其修复、维护与再开发。本次报…
该研究提出显式周期引导的长期时间序列预测方法，核心包括Periodformer和CycleNet两种模型。Periodformer通过周期注意力机制显式捕捉长期周期性模式，降低计算…
走近特定音频识别（之一）——让计算机分辨出“这是什么声音” 走进特定音频识别（之二）——计算机是靠什么来分辨声音种类的？ 走进特定音频识别（之三）——检索 Vs 识别 走近特定音频…
<img src="https://www.isclab.org.cn/wp-content/uploads/2015/06/41.png" alt=&q…
