Welcome to EmoSens Discussions! / ようこそ 情報交換しましょう♪

[muooon]

この ディスカッション では、どなたも Emo系(第二世代) についての情報交換に参加できます。
ただし、悪意ある投稿は不可とします。特定の何かへの攻撃的な内容や態度等は許容しません。
投稿内容は、発展的･進化的･交流に資するものとしてください。よろしくお願いします。

This is a space for anyone to exchange information about second-wave emo.
Please note that malicious posts and personal attacks are strictly prohibited.
We will not tolerate aggressive language or attitudes toward any individual or group.
We ask that all posts be constructive and contribute to a productive discussion. Thank you.

[muooon]

emo系 第二世代、どれも面白い特徴を有しています。muooon の お気に入りは、emoairy です。
emosens、emoairy、emocats、これらすべて、shadow-effect により、更新すべき勾配を自動選択します。
shadow-effect は、感情機構によりloss値に基づいて、動的フィルタ、動的学習率、を自動調整します。
特に emocats では、この動的フィルタを通すことで、符号化情報に勾配情報を内包することになります。
いくつかテストした感想としては、shadow-system=False (デフォルト) のとき、
emoairy は、元モデルの特徴を大切にしながら"新しい内容を取り入れる"ような学習傾向を感じます。
emocats は、元モデルの特徴を"新しい内容へ寄せる"ように元モデルを改良していく傾向を感じます。
どちらも非常に軽量かつ高速に進行します。ぜひ多くの方に試して欲しいです。

Second-wave emo models all possess fascinating characteristics. My personal favorite is emoairy.

emosens, emoairy, and emocats all automatically select which gradients to update using the shadow-effect.
The shadow-effect automatically adjusts dynamic filters and dynamic learning rates based on loss values via an emotion-based mechanism.
In particular, with emocats, passing through this dynamic filter means the encoded data inherently contains gradient information.

Based on my testing, when shadow-system=False (the default),
emoairy seems to learn in a way that preserves the original model's features while assimilating new content.
emocats, on the other hand, appears to improve the original model by adapting it toward new content.

Both are extremely lightweight and fast. I highly recommend that many people give them a try.