该架构与ResNet相比，在将特性传递到层之前，没有通过求和来组合特性，而是通过连接它们的方式来组合特性。因此第x层（输入层不算在内）将有x个输入，这些输入是之前所有层提取出的特征信息。...全局状态一旦写入，就可以从网络内的任何地方访问，并且与传统网络体系结构不同，不需要逐层复制它 Bottleneck layers 虽然每一层只产生k个输出特征映射，但它通常具有更多的输入。...然而，这个看似很小的修改的含义导致了两个网络体系结构的实质上不同的行为 模型紧凑性 作为输入级联的直接结果，任何DenseNet层学习的特征映射都可以被所有后续层访问。...虽然方法最终完全不同，但随机深度的密集网解释可能为该正则化器的成功提供见解 特征复用 通过设计，DenseNets允许层访问来自其所有先前层（尽管有时通过转换层）的特征图。...这表明，由非常早期的层提取的特征实际上被整个同一dense block的深层直接使用 过渡层的权重还将它们的权重分布在前面密集块内的所有层上，指示信息从DenseNet的第一层到最后一层通过很少的间接流动
从下图可以看到加了BN之后Loss下降更快，最后能达到的效果也更好。 ? 1.3 Keras中的learning_phase是啥 网络中有些层在训练时和推导时的行为是不同的。...原因和2.1.3的修复原因相同，由于冻结的BN的后续层没有得到正确的训练，使用mini batch的均值和方差统计值会导致较差的结果。...假设你没有足够的数据训练一个视觉模型，你准备用一个预训练Keras模型来Fine-tune。但你没法保证新数据集在每一层的均值和方差与旧数据集的统计值的相似性。...如上图所示，假设我们从Conv K+1层开始微调模型，冻结左边1到k层。...0和1.当learning_phase设为1时，验证集的效果提升了，因为模型正是使用训练集的均值和方差统计值来训练的，而这些统计值与冻结的BN中存储的值不同，冻结的BN中存储的是预训练数据集的均值和方差
我们所需要做的是找到最优的局部构造并在空间上重复它。Arora等人[2]提出了一个层次结构，其中应该分析最后一层的相关统计并将它们聚集成具有高相关性的单元组。...给定深度相对较大的网络，有效传播梯度反向通过所有层的能力是一个问题。在这个任务上，更浅网络的强大性能表明网络中部层产生的特征应该是非常有识别力的。...我们独立训练了7个版本的相同的GoogLeNet模型（包括一个更广泛的版本），并用它们进行了整体预测。这些模型的训练具有相同的初始化（甚至具有相同的初始权重，由于监督）和学习率策略。...采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合； 2 . 之所以卷积核大小采用1、3和5，主要是为了方便对齐。...分别用不同尺寸的filter进行卷积或池化，最后再在特征维度上拼接到一起。这种全新的结构有什么好处呢？ （1） 在直观感觉上在多个尺度上同时进行卷积，能提取到不同尺度的特征。
这样的瓶颈结构对输入先执行降维再进行卷积运算，运算完后对卷积结果升维以恢复与输入相同的维度，这样在低维特征上进行计算能节省很多计算量。...DenseNet 最大的特点即每一层的输出都会作为后面所有层的输入，这样最后一层将拼接前面所有层级的输出特征图。这种结构确保了每一层能从损失函数直接访问到梯度，因此可以训练非常深的网络。 ?...又因为每一层输出的特征图都比较浅，所以每一层都能将前面所有层级的特征图拼接为一个较深的特征图而作为输入，这样每一层也就复用了前面的特征图。.... , x_{−1}] 表示从 0 到 l-1 层产生的特征图，为了简化计算，它们会按深度拼接为单个张量。...CliqueNet DenseNet 通过复用不同层级的特征图，减少了不同层间的相互依赖性，且最终的预测会利用所有层的信息而提升模型鲁棒性。
此外，为了减轻标记稀疏化造成的信息损失，并高效微调预训练的ViT，作者提出了密集 Adapter （Dense Adapters），它接收来自不同编码器层的多个特征作为输入，以在多个标记稀疏化步骤之间建立密集连接...与标准 Adapter 不同，在本文中，作者引入了密集 Adapter ，它接收来自不同编码器层的多个适配特征，以在ViT的编码器层之间建立联系。...最后，作者验证了在预训练的ViT扩展时Sparse-Tuning的有效性。作者在三个完整图像数据集上进行了所有消融研究。 组件有效性。...不同特征输入的效果。为了研究密集连接的有效性，作者比较了Dense Adapter 中不同的输入。如表4所示，当将来自不同编码器层的多个特征输入到Dense Adapter 时，性能会增加。...作者在表5中报告了不同特征融合方法的性能。 在将多级特征输入到Dense Adapters之前融合它们（图4（a））需要较少的可训练参数，但会降低性能。
这种学到的特征在不同问题之间的可移植性，是深度学习与许多早期浅层学习方法相比的重要优势，它使得深度学习对小数据问题非常有效。 ...密集连接层舍弃了空间的概念，而物体位置信息仍然由卷积特征图所描述。如果物体位置对于问题很重要，那么密集连接层的特征在很大程度上是无用的。 ...最后输出的特征图形状为 (4, 4, 512)。我们将在这个特征上添加一个密集连接分类器。接下来，下一步有两种方法可供选择。...我们将微调最后三个卷积层，也就是说，直到 block4_pool 的所有层都应该被冻结，而block5_conv1、block5_conv2 和 block5_conv3 三层应该是可训练的。...你当然可以这么做，但需要考虑以下几点。 卷积基中更靠底部的层编码的是更加通用的可复用特征，而更靠顶部的层编码的是更专业化的特征。微调这些更专业化的特征更加有用，因为它们需要在你的新问题上改变用途。
，它们在不同问题领域可能具有更一致的性能。...由于在推理过程中某些标记被丢弃或合并，这些网络不能用于需要所有图像像素/块独特特征的密集预测任务。...尽管在ToSA中并非所有标记都被关注，但它们在整个层中都被保留。这使得模型能用于密集预测任务。...最后，将所有头的输出连接起来并通过一个线性层处理，以产生这个ToSA层的最终输出。图2为标准层和ToSA层的一对过程进行了说明。...一旦为将应用ToSA的层对训练好 Token 选择器，作者就冻结 Token 选择器，修改层对中的第二层以使其具有 Token 选择性，并在模型最初预训练的相同训练集上（例如，ImageNet）对整个模型进行微调
然后我们将权重固定到最后一层，并在我们训练新数据时让该层中的权重发生变化。 如图所示，我们保持红色连接固定，现在只重新训练最后一层绿色连接。 转移效率 转移学习的两个主要好处： 1....，该数据包含1000个不同的对象，其中很多我发现它们非常古怪。...现在我们知道InceptionV3至少可以确认我正在吃什么，让我们看看我们是否可以使用基础数据表示重新训练并学习新的分类方案。 如上所述，我们希望冻结模型的前n-1层，然后重新训练最后一层。...接下来，我们需要将预训练模型中的每一层设置为无法训练 - 基本上我们正在冻结这些层的权重和偏差，并保留已经通过Inception原始的，费力的训练学到的信息。...如前所述，瓶颈输出的大小为2048，所以这是我们的input_dim Dense密集层， 最后，我们插入softmax激活，以确保我们的图像类输出可以解释为概率。
然后我们将权重固定到最后一层，并在我们训练新数据时让该层中的权重发生变化。 如图所示，我们保持红色连接固定，现在只重新训练最后一层绿色连接。 转移效率 转移学习的两个主要好处： 1....，该数据包含 1000 个不同的对象，其中很多我发现它们非常古怪。...现在我们知道 InceptionV3 至少可以确认我正在吃什么，让我们看看我们是否可以使用基础数据表示重新训练并学习新的分类方案。 如上所述，我们希望冻结模型的前 n-1 层，然后重新训练最后一层。...接下来，我们需要将预训练模型中的每一层设置为无法训练 - 基本上我们正在冻结这些层的权重和偏差，并保留已经通过 Inception 原始的，费力的训练学到的信息。...如前所述，瓶颈输出的大小为 2048，所以这是我们的 input_dim Dense 密集层， 最后，我们插入 softmax 激活，以确保我们的图像类输出可以解释为概率。
在此1*1卷积具有双重目的：最重要的一点是，它们被主要用于降维模块以打破计算瓶颈，否则网络规模会受到限制。...需要做的只是寻找局部最优化结构并在空间上对其进行重复 一个逐层搭建的结构，需要分析其每一步的最后一层的统计关联性，并将高度相关的神经单元聚类为簇。这些簇组成了下一层的单元并与前一层的各个单元相连。...Inception模块是一层一层往上栈式堆叠的，所以它们输出的关联性统计会产生变化：更高层抽象的特征会由更高层次所捕获，而它们的空间聚集度会随之降低，因为随着层次的升高，3*3和5*5的卷积的比例也会随之升高...一旦把池化层加进来，这个问题会变得更加严重：它们的输出过滤器个数与前面过程的过滤器个数相等。池化层输出与卷积层输出的合并会导致无法避免的每步输出暴增。...但是，实际在最后还是加了一个全连接层，主要是为了方便以后大家微调 使用不同size卷积核的目的 采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合 之所以卷积核大小采用1、
关键规则很简单：子表达式（子）矩阵乘法是另一个立方体，受与父表达式相同的布局约束，子表达式的结果面同时是父表达式的相应参数面，就像共价键共享的电子一样。...使用上图中的双层FFN例子中的矩阵--经过适当换位--如下所示，C现在扮演输入的角色，B是第一层，A是第二层： 二进制表达式 可视化工具要想超越简单的教学示例之外发挥作用，就必须在表达式变得越来越复杂时...它的行为与上面的第5层第4个头截然不同，正如所预料的那样，因为它位于模型的一个非常不同的部分。...这个磁头位于第一层：第0层，头2： 并行注意力 我们将注意力头中的 6个矩阵中的4个可视化为融合的向量矩阵乘积链。...根据该论文，这使我们能够通过优化密集层在适应过程中变化的秩分解矩阵，间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重冻结。
尽管担心最大池化层会引起准确空间信息的损失，但与[9]相同的卷积网络结构也已经成功的应用于定位[9, 14]，目标检测[6, 14, 18, 5]和行人姿态估计[19]。...我们所需要做的是找到最优的局部构造并在空间上重复它。Arora等人[2]提出了一个层次结构，其中应该分析最后一层的相关统计并将它们聚集成具有高相关性的单元组。...我们独立训练了7个版本的相同的GoogLeNet模型（包括一个更广泛的版本），并用它们进行了整体预测。这些模型的训练具有相同的初始化（甚至具有相同的初始权重，由于监督）和学习率策略。...最后，等分类单个区域时，我们使用了6个GoogLeNets的组合。这导致准确率从40%提高到43.9%。注意，与R-CNN相反，由于缺少时间我们没有使用边界框回归。...我们首先报告了最好检测结果，并显示了从第一版检测任务以来的进展。与2013年的结果相比，准确率几乎翻了一倍。所有表现最好的团队都使用了卷积网络。
图 6.ResNet 揭示了一个不同的模式：第一层和最后一层具有正 LCA，这意味着它们的移动实际上增加了训练过程的损失。...先前的研究已经发现冻结最后一层或者用不同的方法对其进行不同的处理是有好处的。LCA 提供了原则性的提示，即冻结最后一层可能会更好，同时也解释了它最初的问题所在：它普遍地受到了伤害。...在排除这些选项之后，Uber 假设解释与不同层对优化器相应的速度有关。如果由于各种因素的收敛，各层以不同的延迟进行学习，那么最后一层可能会一直滞后于其他层，与其他层稍微不同步。...如果减少最后一层的动量，就能够减少最后一层相对于其他层的延迟。 Uber 可以在不同的最后一层延迟级别下运行同一个网络，从 0 到 9 次进行迭代，而保持所有其他层的持续延迟为 9。...正如假设的那样，最后一层的延迟越少，它的帮助就越大！从伤害到帮助的转变几乎与延迟成线性关系。
少量滤波器会降低 BNN 的信息量。（b）无瓶颈层架构的 ResNet 设计。滤波器数量增加，但这时卷积层由 3 变为 2。（c）添加额外快捷连接的 ResNet 架构 [15]。...（f）本文提出的 DenseNet 设计，具备 N 个滤波器的卷积操作被替换成两个层，每一层各使用 N/2 个滤波器。 方法二：与方法一思路相同，包含瓶颈层的网络架构始终是一项亟待解决的挑战。...原因如下：如果网络层完成二值化，取消快捷连接，则（二值化产生的）信息损失无法在后续的网络层中复原，这将影响第一层（卷积层）和最后一层（全连接层，输出神经元数与类别数相同）。...第一层为整个网络产生初始信息，最后一层使用最终信息进行预测。因此，我们在第一层使用全精度层，最后一层使用全网络架构。...关于该决策，我们采用了之前研究 [16,20] 的成果，其通过实验验证了第一层和最后一层的二值化将大幅降低准确率，且节省的内存及计算资源非常有限。
2）Extract Feature Vector：先计算出预训练模型的卷积层对所有训练和测试数据的特征向量，然后抛开预训练模型，只训练自己定制的简配版全连接网络。...摘录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/301216013.不同数据集下使用微调数据集1 - 数据量少，但数据相似度非常高 在这种情况下，我们所做的只是修改最后几层或最终的softmax...四、微调的注意事项1）通常的做法是截断预先训练好的网络的最后一层（softmax层），并用与我们自己的问题相关的新的softmax层替换它。 2）使用较小的学习率来训练网络。...3）如果数据集数量过少，我们进来只训练最后一层，如果数据集数量中等，冻结预训练网络的前几层的权重也是一种常见做法。注：卷积神经网络的核心是： （1）浅层卷积层提取基础特征，比如边缘，轮廓等基础特征。...使用多个预训练模型后，与使用一个特征集的情况相同：它们希望提供一些不重叠的信息，从而使组合时性能更优越。 注：不同预训练模型的预处理方式
▌微调最后一层 ---- 冻结除最后一层之外的所有层的参数。 用这种学习速度训练模型一个epoch。 就我而言，学习率为0.01。 这是为了获得最后一层的合理权重。...如果我们不这样做，比如稍后再训练一个未冻结的模型那么低层的参数会非常混乱，因为梯度会更大。 我尝试了两种选择，并且对最后一层进行训练，一个epoch的验证精度提高了1％。...在这种情况下，我们训练模型的第一层比最后一层少。第一层比其他层更通用。在ImageNet数据集上进行训练时，这些层会学习对我们的任务非常有用的模式，而且我们不想丢失这些知识。...另一方面，最后一层跟任务非常相关, 我们需要重新训练以更好的完成我们的目标。可惜，这并没有帮助改进任何指标。如果您对所有层应用较大的学习率，模型训练会更好。...现在，当我们找到了好的超参数时，我们不再需要验证集，并且可以将这20％的图像添加到训练集中，以进一步改善模型。 在这里，我只是用相同的参数重新运行所有训练步骤，但使用所有32909训练图像进行训练。
▌微调最后一层 ---- ---- 冻结除最后一层之外的所有层的参数。 用这种学习速度训练模型一个epoch。 就我而言，学习率为0.01。 这是为了获得最后一层的合理权重。...如果我们不这样做，比如稍后再训练一个未冻结的模型那么低层的参数会非常混乱，因为梯度会更大。 我尝试了两种选择，并且对最后一层进行训练，一个epoch的验证精度提高了1％。...在这种情况下，我们训练模型的第一层比最后一层少。第一层比其他层更通用。在ImageNet数据集上进行训练时，这些层会学习对我们的任务非常有用的模式，而且我们不想丢失这些知识。...另一方面，最后一层跟任务非常相关, 我们需要重新训练以更好的完成我们的目标。可惜，这并没有帮助改进任何指标。如果您对所有层应用较大的学习率，模型训练会更好。...现在，当我们找到了好的超参数时，我们不再需要验证集，并且可以将这20％的图像添加到训练集中，以进一步改善模型。 在这里，我只是用相同的参数重新运行所有训练步骤，但使用所有32909训练图像进行训练。
进一步采用这种单阶段方法，为每个尺度添加一层特征图，并使用卷积滤波器进行预测，单阶段多盒检测器(SSD)的准确度显著提高，目前在速度与精度之间的权衡方面，SSD是最好的检测器。...通过使用反褶积层和跳过连接，我们可以在密集(反褶积)特征图中注入更多的语义信息，从而帮助预测小对象。另一组方法使用对流网络中的不同层来预测不同尺度的对象。...由于我们的解码器没有预先训练的模型，我们不能利用传输学习的优势对解码器层进行训练，而这些层必须从随机初始化开始。反褶积层的一个重要方面是计算成本，尤其是在除反褶积过程外，还添加来自前一层的信息时。...然后根据a trous算法，对于所有卷积层在conv5阶段，当核尺寸大于1时，我们将它们的膨胀量从1增加到2，以修复由于步幅减小而造成的“洞”。...我们将这个已训练好的SSD模型作为DSSD的预训练模型。在第一个阶段，我们只通过冻结原始SSD模型的所有权值来训练额外的反褶积边。
在一般情况下，实际上有两个你需要考虑的细微之处。 一些 Keras 层，比如Dropout层，在训练和推理（当你用它们生成预测时）时有不同的行为。...对于像 MNIST 数字这样的黑白图片，深度为 1（灰度级）。卷积操作从其输入特征图中提取补丁，并对所有这些补丁应用相同的变换，生成一个输出特征图。...结合数据增强的特征提取 现在让我们回顾一下我提到的第二种特征提取技术，这种技术速度较慢，成本较高，但允许我们在训练过程中使用数据增强：创建一个将conv_base与新的密集分类器连接起来的模型，并在输入上端对端地进行训练...为了做到这一点，我们首先要冻结卷积基。冻结一层或一组层意味着在训练过程中阻止它们的权重被更新。如果我们不这样做，卷积基先前学到的表示将在训练过程中被修改。...，这意味着所有层直到block4_pool应该被冻结，而层block5_conv1、block5_conv2和block5_conv3应该是可训练的。
（2）Extract Feature Vector：先计算出预训练模型的卷积层对所有训练和测试数据的特征向量，然后抛开预训练模型，只训练自己定制的简配版全连接网络。...3.3 不同数据集下使用微调 数据集1 数据量少，但数据相似度非常高 在这种情况下，我们所做的只是修改最后几层或最终的softmax图层的输出类别。...3.4 微调的注意事项 （1）通常的做法是截断预先训练好的网络的最后一层（softmax层），并用与我们自己的问题相关的新的softmax层替换它。 （2）使用较小的学习率来训练网络。...（3）如果数据集数量过少，我们进来只训练最后一层，如果数据集数量中等，冻结预训练网络的前几层的权重也是一种常见做法。...使用多个预训练模型后，与使用一个特征集的情况相同：它们希望提供一些不重叠的信息，从而使组合时性能更优越。
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