【Network】优化问题——Label Smoothing

滴:转载引用请注明哦[握爪]https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9699168.html 今天来进行讨论深度学习中的一种优化方法Label smoothing Regularization(LSR),即“标签平滑归一化”.由名字可以知道,它的优化对象是Label(Train_y). 对于分类问题,尤其是多类别分类问题中,常常把类别向量做成one-hot vector(独热向量). 简单地说,就是对于多分类向量,计算机中往往用[0, 1, 3]等此类离散的.随机的而非有序…

深度学习面试题28：标签平滑(Label smoothing)

目录产生背景工作原理参考资料产生背景假设选用softmax交叉熵训练一个三分类模型,某样本经过网络最后一层的输出为向量x=(1.0, 5.0, 4.0),对x进行softmax转换输出为: 假设该样本y=[0, 1, 0],那损失loss: 按softmax交叉熵优化时,针对这个样本而言,会让0.721越来越接近于1,因为这样会减少loss,但是这有可能造成过拟合.可以这样理解,如果0.721已经接近于1了,那么网络会对该样本十分“关注”,也就是过拟合.我们可以通过标签平滑的方式解决.…

softmax求导、cross-entropy求导及label smoothing

softmax求导 softmax层的输出为其中,表示第L层第j个神经元的输入,表示第L层第j个神经元的输出,e表示自然常数. 现在求对的导数, 如果j=i, 1 如果ji, 2 cross-entropy求导 loss function为对softmax层的输入求导,如下 label smoothing 对于ground truth为one-hot的情况,使用模型去拟合这样的函数具有两个问题:首先,无法保证模型的泛化能力,容易导致过拟合: 其次,全概率和零概率将鼓励所属类别和非所属类别…

标签平滑（Label Smoothing）详解

什么是label smoothing? 标签平滑(Label smoothing),像L1.L2和dropout一样,是机器学习领域的一种正则化方法,通常用于分类问题,目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,改善泛化能力差的问题. 为什么需要label smoothing? 对于分类问题,我们通常认为训练数据中标签向量的目标类别概率应为1,非目标类别概率应为0.传统的one-hot编码的标签向量\(y_i\)为, \[y_i=\begin{cases}1,\quad i=target\\ 0,…

label smoothing

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DeiT：注意力也能蒸馏

DeiT:注意力也能蒸馏 <Training data-efﬁcient image transformers & distillation through attention> ViT 在大数据集 ImageNet-21k(14million)或者 JFT-300M(300million) 上进行训练,Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间. Facebook 与索邦大学 Matthieu…

Hinton等人最新研究：大幅提升模型准确率，标签平滑技术到底怎么用?

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营阅读数 675 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton…

GAN初步——本质上就是在做优化，对于生成器传给辨别器的生成图片，生成器希望辨别器打上标签 1，体现在loss上！

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成…

在 ML2 中配置 OVS vlan network - 每天5分钟玩转 OpenStack（136）

前面我们已经学习了 OVS 的 local 网络和 falt 网络,今天开始讨论 vlan 网络. vlan network 是带 tag 的网络. 在 Open vSwitch 实现方式下,不同 vlan instance 的虚拟网卡都接到 br-int 上. 这一点与 linux bridge 非常不同,linux bridge 是不同 vlan 接到不同的网桥上. 在我们的实验环境中,收发 vlan 数据的物理网卡为 eth1,上面可以走多个 vlan,所以物理交换机上与 eth1 相连…

Neutron Vlan Network 学习

vlan network 是带 tag 的网络,是实际应用最广泛的网络类型. 下图是 vlan100 网络的示例. 1. 三个 instance 通过 TAP 设备连接到名为 brqXXXX 的linux bridge. 2. 在物理网卡 eth1 上创建了 eth1.100 的 vlan interface,eth1.100 连接到 brqXXXX. 3. instance 通过 eth1.100 发送到 eth1 的数据包就会打上 vlan100 的 tag. 如果再创建一个 n…

Network Policy - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术（171）

Network Policy 是 Kubernetes 的一种资源.Network Policy 通过 Label 选择 Pod,并指定其他 Pod 或外界如何与这些 Pod 通信. 默认情况下,所有 Pod 是非隔离的,即任何来源的网络流量都能够访问 Pod,没有任何限制.当为 Pod 定义了 Network Policy,只有 Policy 允许的流量才能访问 Pod. 不过,不是所有的 Kubernetes 网络方案都支持 Network Policy.比如 Flannel 就不支持,Ca…

【Network architecture】Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision（inception-v3）论文解析

目录 0. paper link 1. Overview 2. Four General Design Principles 3. Factorizing Convolutions with Large Filter Size 3.1 Factorization into smaller convolutions 3.2. Spatial Factorization into Asymmetric Convolutions 4. Utility of Auxiliary Classifiers…

PatentTips - MPLS Network System

MPLS (Multi Protocol Label Switching) network system has been watched with keen interest as a technique of speeding up a packet forwarding process (packet switching process) in an IP (Internet Protocol) network such as the Internet. MPLS is the proto…

label smooth

图像分类的一个trick,推导可参考这位博主https://leimao.github.io/blog/Label-Smoothing/ 知乎上的讨论https://www.zhihu.com/question/65339831,有位博主用代码给出了一个直观的体验: label smooth是如何改变标签的. label smooth相当于一个正则化的作用,用来防止过拟合,提高泛化性能:但如果网络本身就是欠拟合的,用这个可能意义就不大. tf中可以直接使用https://stackoverfl…

Qt中实现点击一个label，跳转到打开一个浏览器链接

配置模块首先需要在.pro配置文件中添加QT += network 重写自定义Label .h文件 class MyClickLabel : public QLabel { Q_OBJECT public: explicit MyClickLabel(QWidget *parent = 0); // 构造函数声明 protected: virtual void mouseReleaseEvent(QMouseEvent * ev); // 声明鼠标左键点击事件 signals: void cl…

Network Policy【转】

图像分类（三）GoogLenet Inception_v3：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

Inception V3网络(注意,不是module了,而是network,包含多种Inception modules)主要是在V2基础上进行的改进,特点如下: 将滤波器尺寸(Filter Size)较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积.根据作者在论文中提出的optimization ideas,大卷积总可以被分解成3*3卷积层序列,而且需要的话还可以进一步分解成更小的卷积,如n*1卷积,事实上,这比2*2卷积层更好.对大卷积层进行分解的好处显而易见,既可以加速计算(多余的计算能力可以用来加…

[Tensorflow] Cookbook - Retraining Existing CNNs models - Inception Model

From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型,再看如果加载pre-training weight. 关于retain这件事,插入231n的一页PPT.总之:数据多,筹码多,再大胆训练更多的weight:否则,别胡闹. 这里有lots of pretrained ConvNets:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo CS231n Winter 2016: Le…

Inception in CNN

之前也写过GoogLeNet的笔记.但那个时候对Inception有些似懂非懂,这周又一次看了一遍,觉得有了新的体会,特地又一次写一篇博客与它再续前缘. 本文属于论文笔记性质.特此声明. Network in Network GoogLeNet提出之时,说到事实上idea是来自NIN.NIN就是Network in Network了. NIN有两个特性.是它对CNN的贡献: MLP取代GLM Global Average Pooling mlpconv 普通的卷积能够看做是比較特殊的GLM,GL…

【论文翻译】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了,懒:) Summary: 总的来说,MobileNet相对于标准卷积过程有以下几点不同: 1) 将标准的卷积操作分为两步:depthwise convolution和pointwise convolution.即…

想研究BERT模型？先看看这篇文章吧！

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要序列转换方式由基于…

Inception网络模型

最近在研究inception模型,将v1到v4版本的论文都研读了一下,这里做一下总结. 这里推荐一下这个GitHub,博主将常见的论文都做了翻译,大家可以参考中文来加深理解. 1.Inception v1 1.1 Introduction Inception V1是来源于<Going deeper with convolutions>,论文主要介绍了,如何在有限的计算资源内,进一步提升网络的性能. 提升网络的性能的方法有很多,例如硬件的升级,更大的数据集等.但一般而言,提升网络性能最直接的方法…

论文翻译——Attention Is All You Need

Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器. The best performing models also conn…

【论文笔记】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要: 有很多特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对结果进行理论证明来验证这些特征的有效性. 某些特征仅在某些模型上运行,并且仅在某些问题上运行,或者仅在小型数据集上运行: 而某些特征(例如批归一化和残差连接)适用于大多数模型,任务和数据集. 我们假设此类通用特征包括…