正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化 代码讲解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一个回答:https://stats.stackexchange.com/questions/29130/difference-between-neural-net-weight-decay-and-learning-rate 按照这个答主的说法,正则化损失函数,正则化之后的损失函数如下: 这个损失函数求偏…

先介绍一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的设置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用于所有的可训练参数, 不妨称为 global weight decay, 另外还可以为各层中的每个可训练参数设置独立的 decay_mult, global weight decay 和当前可训练参数的 decay_mult 共同决定了当前可训练参数的 weight decay. 在 TensorFlow 中, 某些接口…

weight decay就是在原有loss后面,再加一个关于权重的正则化,类似与L2 正则,让权重变得稀疏: 参考:https://www.zhihu.com/question/24529483 dying relu是当梯度值过大时,权重更新后为负数,经relu后变为0,导致后面也不再更新. 三种办法:leak-relu.降低学习率.用 momentum based 优化算法,动态调整学习率 参考:https://www.zhihu.com/question/67151971 在训练模型时,有时…

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小…

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen…

weight decay(权值衰减)的最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大. momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momentum项的SGD则写生如下形式:其中即momentum系数,通俗的理…

论文 Decoupled Weight Decay Regularization 中提到,Adam 在使用时,L2 与 weight decay 并不等价,并提出了 AdamW,在神经网络需要正则项时,用 AdamW 替换 Adam+L2 会得到更好的性能. TensorFlow 2.0 在 tensorflow_addons 库里面实现了 AdamW,目前在 Mac 和 Linux 上可以直接 pip install tensorflow_addons,在 windows 上还不支持,但也可以…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html 在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和.其用来惩罚大的权值. 权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值.因为大的权值会使得系统出现过拟合,降低其泛化性能.…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a89e19440102x1el.html…

caffe中solver的作用就是交替低啊用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. solver.cpp中的Solver提供了执行模型训练的入口,在caffe.cpp中train函数的最后通过 solver->Solve()调用: template <typename Dtype> void Solver<Dtype>::Solve(const char* resume_file) { //检查是…

SGDSolver类简介 Solver类用于网络参数的更新,而SGDSolver类实现了优化方法中的随机梯度下降法(stochastic gradient descent),此外还具备缩放.正则化梯度等功能.caffe中其他的优化方法都是SGDSolver类的派生类,重载了基类的ComputeUpdateValue()函数,用于各自计算更新的梯度. sgd_solver.cpp源码 // Return the current learning rate. The currently implem…

GCN代码分析   1 代码结构 . ├── data // 图数据 ├── inits // 初始化的一些公用函数 ├── layers // GCN层的定义 ├── metrics // 评测指标的计算 ├── models // 模型结构定义 ├── train // 训练 └── utils // 工具函数的定义 utils.py def parse_index_file(filename) # 处理index文件并返回index矩阵 def sample_mask(idx, l) #创…

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…

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author::[[Karen Simonyan]], [[Andrew Zisserman]] 作者机构:: Keywords:: #DeepLearning , #VGG, #CNN Journal:: [[2015-04-10]] 状态:: #Doing 1.2 Abstract In th…

在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况.正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合.确保泛化能力的一种有效方式.如果将模型原始的假设空间比作"天空",那么天空飞翔的"鸟"就是模型可能收敛到的一个个最优解.在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间("天空")缩小到一定的空间范围("笼子")…

参考 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/ 表达:models和optimizations使用纯文本文档形式定义,不是用代码定义: 速度:适用于工业和科研中的模型和大数据 模块性:新任务和设置可以灵活扩展 开源.社区 开始学习! Blobs, Layers, and Nets: 一个Caffe模型的基本组成 Blobs: 标准数组和统一内存接口,用于存储.通信和操作信息(数据和偏导流) Layers:模型和计算 Nets:连接层 Blobs: blo…

分析caffe源码,看首先看caffe.proto,是明智的选择.好吧,我不是创造者,只是搬运工. 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 引言 要看caffe源码,我认为首先应该看的就是caffe.proto. 它位于-\src\caffe\proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的. 在caffe.proto中定义了很多结构化数…

[深度学习]L1正则化和L2正则化 在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况.正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合.确保泛化能力的一种有效方式.如果将模型原始的假设空间比作"天空",那么天空飞翔的"鸟"就是模型可能收敛到的一个个最优解.在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间("天空")缩小到一定的空间…

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

画黑底白字的软件:KolourPaint. 假设所有"1"的图片放到名字为1的文件夹下.(0-9类似)..获取每个数字的名称文件后,手动表上标签.然后合成train.txt 1.获取文件夹内全部图像的名称: find ./1 -name '*.png'>1.txt //此时的1.txt文件中的图像名称包括路劲信息,要把前面的路径信息去掉. $ sudo sed -i "s/.\/1\///g" 1.txt          //(\表示转义,所以这里用双引号而…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

训练时, solver.prototxt中使用的是train_val.prototxt ./build/tools/caffe/train -solver ./models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt 使用上面训练的网络提取特征,使用的网络模型是deploy.prototxt ./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_refrence_caffenet.caffemodel models/bv…

在某社区看到的回答,觉得不错就转过来了:http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe从四个层次来理解:Blob,Layer,Net,Solver. 1.Blob Caffe的基本数据结构,用四维矩阵Batch*Channel*Height*Width表示,存储了包括神经元的 激活值.参数.以及相应的梯度(dW,db).其中包含有cpu_data.gpu_data.cpu_diff.gpu_diff. mutable_cpu_data.mutable_gpu_dat…

Caffe在Linux下的安装,编译,实验  原文地址:http://www.cnblogs.com/evansyang/p/6150118.html 第一部分:Caffe 简介 caffe是有伯克利视觉和学习中心(BVLC)开发.作者是伯克利博士贾杨清.caffe是一个深度学习(deep learning)框架.其具有易读.快速和模块化思想. 第二部分:Caffe安装与配置 2.1 配置环境:ubuntu 14.04LTS, 使用Homebrew进行安装.暂不使用GPU,所以使用CPU-ONL…

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale…

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

先从一个具体的例子来开始Caffe,以MNIST手写数据为例. 1.下载数据 下载mnist到caffe-master\data\mnist文件夹. THE MNIST DATABASE:Yann LeCun et al. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes)  train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes)  t10k-ima…

Training LeNet on MNIST with Caffe We will assume that you have Caffe successfully compiled. If not, please refer to the Installation page. In this tutorial, we will assume that your Caffe installation is located at CAFFE_ROOT. Prepare Datasets You w…