1. 摘要 最近,神经网络的架构设计都是基于计算复杂度的间接度量,比如 FLOPs.然而,直接的度量比如运行速度,其实也会依赖于内存访问和平台特性等其它因素. 因此本文建议直接在目标平台上用直接度量进行测试.基于一系列控制条件实验,作者提出了设计高效网络结构的一些实用指导思想,并据此提出了一个称之为 ShuffleNet V2 的新结构. 2. 介绍 为了衡量计算复杂度,一个广泛采用的度量方式是浮点运算的次数 FLOPs,但是,它是一个间接的度量,是对我们真正关心的直接度量比如速度或者时延的一种…

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已…

Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi…

https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 abstract introduction method overview Deep architecture for place recognition NetVLAD: A Generalized VLAD layer (fVLADfVLAD f_{VLAD}) Max pooling (fmax) Learning from Time Machine data Experi…

[Architecture Design] 累进式Domain Layer 前言 本篇的内容大幅度的简化了分析设计.面向对象等等相关知识,用以传达累进式Domain Layer的核心概念.实际开发软件项目时,建议还是采用DDD.TDD等等系统化方式来分析设计系统内容. 问题情景 软件项目套用三层式体系结构,可以将程序代码分门别类提供系统化的整理归类. 理论上,分析设计Domain Layer的时候,应该要从领域层的角度切入,去分析设计领域层的组成结构.但实作上,人类的思考惯性常常会带着开发人员使…

[Architecture Design] 跨平台架构设计 跨越平台 Productivity Future Vision 2011 在开始谈跨平台架构设计之前,请大家先看看上面这段影片,影片内容是微软在2011年所描绘的未来生活蓝图.在观看的过程中,请大家以「软件开发人员」的角度来思考,想想软件开发人员在其中扮演甚么样的角色. 「Productivity Future Vision 2011」 这段影片里面所描绘未来产品,把时间轴拉到现在来看,其实有许多概念已经悄悄融入我们的生活之中.像是影片…

[Architecture Design] 3-Layer基础架构 三层式体系结构 只要是软件从业人员,不管是不是本科系出身的,相信对于三层式体系结构一定都不陌生.在三层式体系结构中,将软件开发所产出的程序代码,依照不同用途归类为:系统表示层.领域逻辑层.数据存取层.其中: 系统表示层 (Presentation Layer),用来归类「提供操作接口」的相关程序代码.例如:提供Textbox接受用户输入地址数据.透过MessageBox通知用户处理结果.甚至是提供Web API给远程系统使用,这…

Architecture Design Process The architecture design process focuses on the decomposition of a system into different components and their interactions to satisfy functional and nonfunctional requirements. The key inputs to software architecture design…

.NET Best Practices: Architecture & Design Patterns (5 Days Training) .NET最佳实践:架构及设计模式 5天培训课程 课程大纲 熟悉的原则 SOLID原则 当软件开发第一次出现时. 想要开始发展的人显然没有知识储备. 因此,每个人都开始运用自己的方式来编写软件. SOLID原则由Robert C. Martin(又名Bob叔叔)于2000年引入.这些原则的目的是使软件设计更易懂,更易于维护和扩展. 这些原则对于每个开发人员来说…

Summary 本文提出超越神经架构搜索(NAS)的高效神经架构搜索(ENAS),这是一种经济的自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷,GPU运算时间缩短了1000倍以上.在Penn Treebank数据集上,ENAS实现了55.8的测试困惑度:在CIFAR-10数据集上,其测试误差达到了2.89%,与NASNet不相上下(2.65%的测试误差) Research Objective 作者的研究目标 设计一种快速有效且耗费资源低…

http://www.infoq.com/articles/agile-software-architecture-sketches-NoUML If you're working in an agile software development team at the moment, take a look around at your environment. Whether it's physical or virtual, there's likely to be a story wal…

CLK.Prototype.Architecture 最近找数据,看到了博客园在不久之前,办了一个架构分享的活动:.Net项目分层与文件夹结构大全.看完之后觉得获益良多,接着也忍不住手痒,开始整理属于自己的分层架构:「CLK Architecture」. CLK Architecture的设计,是以DDD(Domain-driven design)概念精神做为核心,并且选用微软.NET相关技术来实作.期望提供开发人员,在开发.NET相关应用程序时,有个基础的分层架构.命名惯例可以参考,省去每个项…

ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的. ShuffleNet V1 该网络提出于2017年,论文为<ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices>. 由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积,导致网络十分低效.因此,旷世提出了pointwise group convolutions来减少1…

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Netwo…

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…

卷积神经网络在自然语言处理任务中的应用.参考链接:Understanding Convolutional Neural Networks for NLP(2015.11) Instead of image pixels, the input to most NLP tasks are sentences or documents represented as a matrix. Each row of the matrix corresponds to one token, typically…

This chapter provides guidelines for using architecture patterns. Introduction Patterns for system architecting are very much in their infancy. They have been introduced into TOGAF essentially to draw them to the attention of the systems architecture…

Research Guide for Neural Architecture Search 2019-09-19 09:29:04 This blog is from: https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-for-neural-architecture-search-b250c5b1b2e5 From training to experimenting with different parameters, the process of design…

By Bohdan Orlov on 21 Mar 2016 - 0 Comments iOS FYI: Slides from my presentation at NSLondon are available here. Feeling weird while doing MVC in iOS? Have doubts about switching to MVVM? Heard about VIPER, but not sure if it worth it? Keep reading t…

之前通过各种博客视频学习CNN,总是对参数啊原理啊什么的懵懵懂懂..这次上课终于弄明白了,O(∩_∩)O~ 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受眼,一整张图的识别由多个局部识别点构成:不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高层复杂的图案可以由低层简单线条组成.之后人们发现经过conclusional的操作,可以很好反映视神经处理计算的过程,典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5,可以极大地提升识别效果. 本文主要就convolutional laye…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-…

承接上上篇博客,在其基础上,加入了Wasserstein distance和correlation prior .其他相关工作.网络细节(maxout operator).训练方式和数据处理等基本和前文一致.以下是这两点改进的大概: Wasserstein convolutional neural network(WCNN)的低级层利用容易得到的大量VIS光谱训练,高级层划分为3部分:the NIR layer, the VIS layer and the NIR-VIS shared laye…

3D CNN for Video Processing Updated on 2018-08-06 19:53:57 本文主要是总结下当前流行的处理 Video 信息的深度神经网络的处理方法． 参考文献: 1. 3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition   T-PAMI 2013 2. Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks …

本文转载自:http://115.com/182920/T1266078.html 机器学习:让我们彻底搞懂CNN 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受眼,一整张图的识别由多个局部识别点构成:不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高层复杂的图案可以由低层简单线条组成.之后人们发现经过conclusional的操作,可以很好反映视神经处理计算的过程,典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5,可以极大地提升识别效果. 本文主要就convolutional…

原文链接:https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ 借这篇文章进行卷积神经网络的初步理解(Convolutional Nerual Networks) Image Classification Image classification(图像分类) is the task of taking an inp…