准备fuse hand和clear hand数据集 训练过拟合模型 分层训练 1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,用于仅控制肢体 增大学习率 unet学习率:一般为1e-4,增加为4e-4 增大dim和alpha 选择128 训练步数 至少300步 差异炼丹法 本栏目推荐文章LoRa SIP模块动能世纪XD6500S集成RF前端+LoRa无线电收发器SX1262XD6500S一款串口SiP模块 射频LoRa芯片 内置sx1262正点原子Lora配置在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现从头开始实现LoRA以及一些实用技巧一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧Windows上使用Docker搭建ChirpStack私有LoRa服务端基于Lora的环境检测LoRA笔记PLC通过lora网关采集温室大棚温湿度数据肢体 lora肢体lora 肢体 lora loras alpaca-lora 爬虫lora hp-lora-gw 简介lora 笔记lora 原子lora