Jigsaw pre-training以拼图的方式从检测数据集中生成用于主干网络预训练的数据集,而不需要额外的预训练数据集,如ImageNet.另外为了让网络更好的适应拼图数据,论文提出ERF-adaptive密集分类方法,能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域.整体而言,Jigsaw pre-training方便且高效,性能比使用ImageNet预训练模型效果要好.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient…

注:本文翻译自Google官方的Android Developers Training文档,译者技术一般,由于喜爱安卓而产生了翻译的念头,纯属个人兴趣爱好. 原文链接:http://developer.android.com/training/basics/network-ops/index.html 这系列课程会展示一些基本的任务,包括连接到网络,监控网络连接(包括连接变更),以及给用户对于应用网络使用的控制权.同时也讲一些如何解析XML数据. 这系列课包含了一个简单地应用来解释如何执行一些普…

人工标注数据集中普遍存在噪声,ReLabel能够自动且低成本地将原本的单标签数据集转化为多标签数据集,并且提出配合random crop使用的高效LabelPooling方法,能够更准确地指导分类网络的训练   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Re-labeling ImageNet:from Single to Multi-Labels, from Global to Localized Labels 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.05022 论文代…

A Recipe for Training Neural Networks Andrej Karpathy blog  2019-04-27 09:37:05 This blog is copied from:https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/ Some few weeks ago I posted a tweet on “the most common neural net mistakes”, listing a few common…

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fine tune会是一个比较好的选择.但是如果你希望定义自己的网络结构的话,就需要从头开始了.(其…

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅…

这项工作由香港科技大学,腾讯 AI lab,以及华中科技大学合作完成,目的是提升二值化卷积神经网络(1-bit CNN)的精度.虽然 1-bit CNN 压缩程度高,但是其当前在大数据集上的分类精度与对应的实值 CNN 相比有较大的精度下降.本文提出的 Bi-Real net 用 shortcut 传递网络中已有的实数值,从而提高二值化网络的表达能力,并且改进了现有的 1-bit CNN 训练方法.试验结果表明,18 层 Bi-Real net 在 imagenet 数据集上达到 56.4%的…

Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adversarial Examples 目录 概 主要内容 实验设置 损失的影响 额外的数据 网络结构 其他的一些tricks Gowal S., Qin C., Uesato J., Mann T. & Kohli P. Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adv…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…