FFDNet---matlab 调用并批处理 format compact; global sigmas; % input noise level or input noise level map addpath(fullfile('utilities')); folderModel = 'models'; folderResult= 'results'; save_folder = 'datasets_c'; showResult = 1; useGPU = 0; % CPU or GPU.…

损失由两部分组成: 数据损失+正则化损失(data loss + regularization) 想得到损失函数关于权值矩阵W的梯度表达式,然后进性优化操作(损失相当于海拔,你在山上的位置相当于W,你进行移动,需要知道你到底是向下走了还是向上走了,所以可通过梯度或者是斜率来知道,你的目标是不断的移动你的W就是位置,使你找到谷底就是损失最小的,但是有可能会存在你找到局部的谷底,就是所谓的局部最优). 我们使用梯度下降算法,进行迭代运算,计算梯度进行权值的更新,一直循环执行这个操作,最后会停留在损失…

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/training-dnn.html  //转载于 Training Deep Neural Networks  Published: 09 Oct 2015  Category: deep_learning Tutorials Popular Training Approaches of DNNs — A Quick Overview https://medium.com/@asjad/p…

Principles of training multi-layer neural network using backpropagation http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html The project describes teaching process of multi-layer neural network employing backpropagation algorithm. To illustrate…

Training (deep) Neural Networks Part: 1 Nowadays training deep learning models have become extremely easy with high-quality libraries such as Torch and Theano. These libraries are really helpful for rapidly prototyping deep learning models even witho…

1,概述 模型量化属于模型压缩的范畴,模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小,加速模型的推断速度(除了压缩之外,一些模型推断框架也可以通过内存,io,计算等优化来加速推断). 常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作.但在这里有些方法只能起到缩减模型大小,而起不到加速的作用,如稀疏化剪枝.而在现代的硬件设备上,其实更关注的是模型推断速度.今天我们就讲一种既能压缩模型大小,又能加速模型推断速度:量化. 量化一般可以分为两种模式:训练后的量化(po…

前言:牵扯到较多的数学问题 原始的评分函数: 两层神经网络,经过一个激活函数: 如图所示,中间隐藏层的个数的各数为超参数: 和SVM,一个单独的线性分类器需要处理不同朝向的汽车,但是它并不能处理不同颜色的汽车,它并不是一个好的分类器. 但是如果使用有一百个数值的中间层的神经网络,我们可以给这一百个数值赋值. 例如第一个数值处理朝向正前方的汽车:只用来识别朝向正前方的汽车,下一个数值用来处理朝向偏右的车等,得到的数值只有图片满足这些详细要求的时候才会正,其他情况下为0,接下来还可以处理不同颜色不同…

CNN介绍 与之前的神经网络不同之处在于,CNN明确指定了输入就是图像,这允许我们将某些特征编码到CNN的结构中去,不仅易于实现,还能极大减少网络的参数. 一. 结构概述 与一般的神经网络不同,卷积神经网络尤其特殊之处.一般的神经网络每一层与前一层之间采用全连接:一层中的神经元之间也是互相独立的,并不共享权值:最后一层全连接层陈伟输出层,在分类任务中出表示类别得分.CIFAR-10中图像是32*32*3=3072,所以,与输入相连的第一个隐层的每个神经元的参数都有3072个,如果图像尺寸更大,那…

  很早之前看到这篇文章的时候,觉得这篇文章的思想很朴素,没有让人眼前一亮的东西就没有太在意.之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章,都会提到这个算法,比如第一视角多人游戏(Quake III Arena Capture the Flag)的超人表现,NeurIPS2018首届多智能体竞赛(The NeurIPS 2018 Pommerman Competition)的冠军算法,DeepMind团队ICLR 2019 conference paper的2V2足球,甚至星际争霸II里…

前言:好久不见了,最近一直瞎忙活,博客好久都没有更新了,表示道歉.希望大家在新的一年中工作顺利,学业进步,共勉! 今天我们介绍深度神经网络的缺点:无论模型有多深,无论是卷积还是RNN,都有的问题:以图像为例,我们人为的加一些东西,然后会急剧的降低网络的分类正确率.比如下图: 在生成对抗样本之后,分类器把alps 以高置信度把它识别成了狗,下面的一幅图,是把puffer 加上一些我们人类可能自己忽视的东西,但是对分类器来说,这个东西可能很重要,这样分类器就会去调节它,这就导致分类器以百分之百的置信…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.05941.pdf Contents: Abstract Introduction 1 Reinforcement learning with a network of spiking agents 2 Related Work 2.0.1 Hedonism 2.0.2 Learning by reinforcement in spiking neural network…

目录 摘要 1.引言 2.BinaryConnect 2.1 +1 or -1 2.2确定性与随机性二值化 2.3 Propagations vs updates 2.4 Clipping 2.5 A few more tricks 2.6 Test-Time Inference 3 Benchmark results 3.1 Permutation-invariant MNIST 3.2 CIFAR-10 3.3 SVHN 4 Related works 5. Conclusion and f…

目录 摘要 引言 1.BinaryNet 符号函数 梯度计算和累积 通过离散化传播梯度 一些有用的成分 算法1 使用BinaryNet训练DNN 算法2 批量标准化转换(Ioffe和Szegedy,2015),适用于小批量激活x. 算法3 ADAM学习规则(Kingma&Ba,2014). 2.基准测试结果 MLP on MNIST ConvNet on CIFAR-10 ConvNet on SVHN 3.在运行时更快 第一层 4.相关工作 结论 参考资料 论文地址:https://arxiv…

Make the most of your data Data augmentation 加载图像后,对图像做一些变化,这些变换不改变图像的标签. 通过各种变换人为的增大数据集,可以避免过拟合提高模型的性能,最简单的数据增强就是横向翻转. 1. horizontal flips 2. random crops and scales 对图像进行随机的尺度和位置上选择图像截图:缩放到CNN需要的图像大小最为新的数据集. 使用随机裁剪和缩放来训练模型的时候,用整幅图像来测试算法并不合理,因此在测试阶段…

目标:我们有几个类别,然后我们要在这张图中找到这些类的所有实例 解决思路:是否可以按照回归的思路进行求解呢? 但是受限制于确定的种类输出问题. 方法:分类和回归是解决问题的两个套路,我们现在对于目标的探测问题不把它看作是回归问题, 而是看作是分类问题.所以我们将一张图片的一部分作为分类器的输入,进行判断:再重复运行判断. 问题:如何确定窗口的大小? 答案就是把所以尺寸都是一次,但是这是低效的方法,太多不确定.同时需要加入两个东西:背景的类和多标签的分类(你可以加入很多正值,不计算softmax损…

 重在图像的定位和检测的内容. 一张图片中只有一种给定类别标签的对象,定位则是图像中有对象框:再这些类中,每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框. 猜想的仅是类标签,不如说它们是位置选框.正确的位置选框,代表你的结果很接近分割的准确率. 研究定位的简单有用基础的范式,就是回归. 这张图片经过一系列的处理过程,最终生成四个代表选框大小的实数,有很多不同的参数来描述选框,人们常用的是用XY坐标定位选框的左上角 .宽度和高度,还有一些ground truth(真实准确的选框),计算欧…

概念 神经网络的深度和数据据体的深度(图像的通道数channels)要主要区分. 输入 1.得到一些数据,作为网络的输入. 2.在CNN中有filter,the size of filter is small.如上的filter为5*5,深度为3,这个3要在深度上穿过 输入数据的每一个位置,输入数据是三个通道: 3.filter 要完全覆盖输入数据的全部深度,用filter来和输入图像做卷积运算. filter要在整个图像的空域范围内全部位置滑动,每一个位置filter和图像做点乘.这个filt…

Mini-batch SGD的步骤: 1.Sample a batch of data 2.Forward prop it through the graph,get loss 3.backprop to calculate the gradient 4. updata the parameters using the gradient The initialization of weights is important. 如果 初始化过小, 经过激活后网络中权值的update就会 趋于0:如果…

CNN网络的迁移学习(transfer learning) 1.在ImageNet上进行网络的预训练 2.将最上方的层,即分类器移除,然后将整个神经网络看成是固定特征提取器来训练,将这个特征提取器置于你的数据集上方,然后替换原先作为分类器的层,根据数据集的大小来确定如何对卷积网络的最后一层进行训练,或者你可以对整个网络的一部分反向传播进行微调. 3.如果你有更大的数据集,你可以在整个网络进行更深的反向传播 拥有大量的预训练好的模型,所以没有大量的数据也不会有太多影响,你只需要找一个经过预训练的卷…

注意: 1.每次更新,都要进行一次完整的forward和backward,想要进行更新,需要梯度,所以你需要前馈样本,马上反向求导,得到梯度,然后根据求得的梯度进行权值微调,完成权值更新. 2.前馈得到损失,反馈得到梯度,对梯度的使用来完成权值更新. 3. 训练的过程,前馈,反馈,更新:...... 我们需要进行向量处理,网络中流动的数据并不是标量,全是向量,局部梯度原本是标量,现在它们是雅可比矩阵(雅可比矩阵类似于多元函数的导数,函数的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵), 雅可比矩阵是二维矩阵…

---恢复内容开始--- 昨日之补充web. 求解下图的梯度的流动,反向更新参数的过程,表示为 输入与损失梯度的关系,借助链式法则,当前输入与损失之间的梯度关系为局部梯度乘以后一层的梯度. ---恢复内容结束---…

分类器需要在识别物体变化时候具有很好的鲁棒性(robus) 线性分类器(linear classifier)理解为模板的匹配,根据数量,表达能力不足,泛化性低:理解为将图片看做在高维度区域 线性分类器对这个区域进行染色. loss function 衡量预测结果的不理性程度,并基于损失函数优化weight, 使损失函数最小,达到在训练集的理想结果. Multiclass SVM loss (两分类的SVM的泛化),使SVM损失计算了所有的不正确的例子,as follows: where 将所有不…

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…

1. Feedforward and cost function; 2.Regularized cost function: 3.Sigmoid gradient The gradient for the sigmoid function can be computed as: where: 4.Random initialization randInitializeWeights.m function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %RANDIN…

When a golf player is first learning to play golf, they usually spend most of their time developing a basic swing. Only gradually do they develop other shots, learning to chip, draw and fade the ball, building on and modifying their basic swing. In a…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

0.引言 我们发现传统的(如前向网络等)非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系(至少时间和顺序上是无依赖关系),而许多学习任务却都涉及到处理序列数据,如image captioning,speech synthesis,music generation是基于模型输出序列数据:如time series prediction,video analysis,musical information retrieval是基于模型输入需要序列数据:而如translating natural language…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习:回顾 ABSTRACT: Deep learning algorithms are a subset of the machine learning algorithms, which aim at discovering multiple levels of distributed representations. Recently, numerous deep learni…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…