Single-Scale:是指把一张图片送到 CNN : Multi-Scale:一般会送到 CNN 十张图片:比如高宽是 256 Χ 256 的图片,Multi-Scale会在它的四个角以及中心裁剪 5 张 224 Χ 224 的图片,然后再进行翻转,总共得到十张图片,最后全部送到 CNN.

前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的.在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制.同时对比实验采取的是words的self-attention机制. 效果 下图主要包含两列:word_attention是self-attention机制的模型训练结果,POS_attention是词性模型的训练结果. 可以看出,相对于word_attention,POS的注意力机制不仅能够捕捉到评价的aspe

目前在计算机视觉中应用的数组维度最多有四维,可以表示为 (Batch_size, Row, Column, Channel) 以下将要从二维数组到四维数组进行代码的简单说明: Tips: 1) 在numpy中所有的index都是从0开始. 2) axis = 0 对Cloumn(Width)操作: axis = 1 对Row(Height)操作: axis = 2 or -1 对Channel(Depth)操作 1. 二维数组 (Row, Column) import numpy as np #

树莓派是国内比较流行的一款卡片式计算机,但是受限于其硬件配置,用树莓派玩深度学习似乎有些艰难.最近OPENAI为嵌入式设备推出了一款AI框架Tengine,其对于配置的要求相比传统框架降低了很多,我尝试着在树莓派上进行了搭建并成功运行了Mobilenet-SSD. Tengine简介 OAID/Tengine|github Tengine 是OPEN AI LAB 为嵌入式设备开发的一个轻量级.高性能并且模块化的引擎. Tengine在嵌入式设备上支持CPU,GPU,DLA/NPU,DSP异构计

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/61941?spm=5176.100239.bloglist.64.UPL8ec 某会议中的一篇演讲,主要讲述深度学习在图像领域中的应用. 作者将图像处理分成了三类:图像增强.图像变换.图像生成. 图像增强:包括分辨率增强.清晰度增强.画面改善.色彩的增强等,并相应的举了几个案例,比如去掉噪声和 马赛克,给图像上色等. 图像变换:从一张图像变换到另一张图像,主要是风格的变换,前段时间很火的一个软件. 图像生成:从无到有,生成

两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli

出现Nan : 说法1: 说法2:说法3:     震荡 : 分析原因:  1:训练的batch_size太小 1.  当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学

训练网络时,通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布.初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大,合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快,从而获得更好的优化结果.但是按照某类分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态.不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态.因此,如何消除这种不确定性,是训练深度网络是必须解决的一个问题. momentum 动

http://www.mooc.ai/course/353/learn?lessonid=2289&groupId=0#lesson/2289 1.AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/The-9-Deep-Learning-Papers-You-Need-To-Know-About.html 1.1 AlexNet: 图像输入224*224*3.11*11滤波

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 网址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将.prototxt中的内容输入到文本框中,然后按shift+enter键,就会得到可视化网络

一.如果编译前打算生成支持Matlab的库,则设置MatlabSupport为true之后. 二.记得添加Matlab的安装路径.我的是:D:\Application\DevTools\Matlab   图中的两点缺一不可.

https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit-learn grid search capability and give you a suite of examples that you can copy

https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列.时间序列.一般性序列数据等等.处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式). 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式.可以理解为一系列字符或一系列单词,但最经常处理的是单词层面.自然语言处理的深度学习是应用在单词.句子或段落上的模式识别:就像计算机视觉

由康奈尔大学运营维护着的arXiv网站,是一个在学术论文还未被出版时就将之向所有人开放的地方.这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究,机器学习也包括在内.它反映了学术界当前的整体趋势,我们看到,近来发布的机器学习研究有许多都与深度学习有关. Huho Larochelle博士是加拿大舍布鲁克大学(Université de Sherbrooke)机器学习教授,Twitter的研究员,有名的神经网络研究者,以及深度学习狂热爱好者.从2015年夏天开始,他就一直在撰写并发布他对于arXiv上他感兴趣的

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被