前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni

bn是拉平各个feature的差异,而l2 norm是拉平各个样本的差异,本来各个样本的模长千变万化,按照距离的概念,差别是很大的,但是l2 norm后,距离就变得有一个上界了,显然样本间差异变小了.而对于各个feature,本来各个feature的量级都可能不一样,方差也就不一样,bn让方差为1,均值为0(理论上),各个feature的差异就小了, l2 norm并没有改变feature之间的相对大小. l2 norm是强行把同个维度的特征归一化.batch norm是把不同维度的去均值归一化

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

今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟

%matplotlib inline import mxnet from mxnet import nd,autograd from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import data as gdata,loss as gloss,nn import gluonbook as gb n_train, n_test, num_inputs = 20,100,200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9333844.html 论文网址:https://arxiv.org/abs/1806.06195 在gan中,对图像进行风格变换时,一般都是将整个图像进行变换.由于图像包含前景和背景,因而该论文在保持背景区域不变的前提下,对前景区域进行风格变换.同时,使用self-regularization项来约束变换前后背景区域的差异. 网络结构如下图所示.输入图像通过2层的下采样,而后通过9层的残差网络,在

转自:原文链接,以下代码.图片.内容有点改动,只为转载不降低博客内容的可阅性,版权归原作者所有. OpenCV中强大的Mat类型大家已经比较熟悉了.这里梳理一些在工程中其他经常用到的几种基本数据类型.包括: Vec Scalar Point Size Rect RotatedRect 1. Vec类 1.1 基本概念 Vec是一个模板类,主要用于存储数值向量. 1.2 用法 (1)可用它来定义任意类型的向量 Vec<> myVector; // 定义一个存放8个double型变量的向量 (2)

About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good res

文章来自:公众号[机器学习炼丹术].求关注~ 其实关于BN层,我在之前的文章"梯度爆炸"那一篇中已经涉及到了,但是鉴于面试经历中多次问道这个,这里再做一个更加全面的讲解. Internal Covariate Shift(ICS) Batch Normalization的原论文作者给了Internal Covariate Shift一个较规范的定义:在深层网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起内部结点数据分布发生变化的这一过程被称作Internal Covariate Shift.

目录 直接修饰用 间接强调用 (多为副词) 过渡用 特别的名词 动词 词组 各种介词 句子 摘要 引言 总结 正文 实验 直接修饰用 Word 含义 例句 近义词 nuanced adj. 微妙的:具有细微差别的; v. 精确细腻地表演:细致入微地描绘 However, a more nuanced understanding of images arguably requires the ability to reason about how the scene depicted in the

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一. Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank适用于任何图或网络在任何域.因此,PageRank是现在经常使用在文献计量学,社会和信息网络分析,用于链接预测和推荐,甚至用于道路网络的系统分析,以及生物学,化学,神经科学,物理. 原理: 由于存在一些出链为0,也就是那些不链接任何其

Dataset: MSRA A&B are introduced in this paper. A conditional Random Field based method was proposed as where  with K features contributing to the first term and a pairwise features being the second. The pairwise is learning-free. a_x is the label of

一. LSA 1. LSA原理 LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为 LSI(latent semantic index),是 Scott Deerwester, Susan T. Dumais 等人在 1990 年提出来的一种新的索引和检索方法.该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents),并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系:不同的是,LSA 将词和文档

Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?).通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: 其中的 是隐含层输出值关于权重的雅克比矩阵,而   表示的是该雅克比矩阵的F范数的平方,即雅克比矩阵中每个元素求平方 然后求和,更具体的数学表达式为: 关于雅克比矩阵的介绍可参考雅克

来自http://deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp Multilayer Perceptron note:这部分假设读者已经通读之前的一个练习 Classifying MNIST digits using Logistic Regression.(http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/46375461).另外,它使用新的theano函数和概念: T.tanh, shared variab

关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes

DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于Python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的gith

opencv学习笔记(三)基本数据类型 类:DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版.OpenCV的原始数据类型包括unsigned char.bool.signed char.unsigned short.signed short.int.float.double以及由这些基础类型组成的元组,这些元组中的所有值都属于相同的类型.这个原始数据类型列表中的所有类型都可以使用一个标示符进行表示CV_<bit-depth>{U|S|F}C