前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法： 使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。 使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...使用深度可分离卷积。将原始的的卷积核分成和两部分操作。 应用卷积。将卷积（假设通道数为）直接应用在某个卷积层（假设维度为）之前，当满足$C_2 使用宽卷积的好处？...因此为了避免棋盘效应的发生，一般有一下几种解决方案： 方法1：现在，神经网络在创建图像时通常使用多层反卷积，从一系列较低分辨率的描述中迭代地构建较大的图像。...附录 转置卷积中的棋盘效应参考文章：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 总结 今天为大家介绍了减少卷积层计算量的方法，使用宽卷积的优点，以及反卷积中的棋盘效应
选自arXiv 机器之心编译 本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。...4.9 反向传播 反向传播是减少损失函数错误的标准技术，只要准确地预测需要哪一个就行。就像名字所示，在 FNN 网络中反向传播输出层的错误，以便于更新权重。...GoogleNet 不通过简单的池化、卷积或全连接操作从 CNN 的一个层到达下一个层，而是平均下列架构的结果。 ?...这就是 1 x 1 卷积存在的原因，其目标仅是准备 3 x 3 卷积的输入，以减少特征图的数量，数量接着将通过残差模块的最后的 1x1 卷积恢复。第一个 1 x 1 卷积读作加权平均操作 ?...深度学习是一个快速发展的领域，或许本文所述内容将在不久的将来成为过时信息，但其阐述的方法仍然可以为读者构建新架构提供启发。
Classes 4 卷积神经网络 1卷积神经网络 1 计算机视觉 应用： 图片分类 图片识别 目标检测 风格迁移 .... ... 1.2 边缘检测 ? ?...如果没有提取到这个特征，可能在右上象限中不存在这个特征，那么其中的最大值也还是很小，这就是最大池化的直观理解。 平均池化：选取的不是每个过滤器的最大值，而是平均值 ?...2.3 为 1×1 卷积、 Network in Network ? 作用： 1×1 卷积是压缩或增加通道数量，并减少计算量 提供非线性函数功能 2.4 inception网络 ?...3，表示该对象属于 1-3 类中的哪一类。 ? 损失函数： ? 3.2 特征点检测 神经网络可以通过输出图片上特征点的(?, ?)坐标来实现对目标特征的识别 ?...如果间隔步伐太大，显然会减少输入卷积网络的窗口个数，但是粗糙间隔尺寸可能会影响性能 3.4 滑动窗口的实现 ?
然而，Theano并不是严格意义上的神经网络库，而是一个Python库，它可以实现各种各样的数学抽象。...正如预期的那样，使用GPU训练好的神经网络和使用CPU训练好的神经网络产生了类似的结果。两者产生了相似的测试精度（约为41%）以及相似的训练损失。 通过下面代码，我们可以在测试数据上测试网络： ?...使用GPU来训练，大多数的迭代需要12.8s来完成，然而，卷积神经网络验证损失约为63%，超过了验证损失为40%的多层感知器。也就是说，通过卷积层和池化层的结合，我们可以提高20%的精度。 ?...和前面一样，我们可以看到在CUP上训练的卷积神经网络与GPU上训练的卷积神经网络有着类似的结果，相似的验证精度与训练损失。 此外，当我们在测试数据上测试卷积神经网络时，我们得到了61%的精度。 ?...无论是在工业界还是学术界，我们经常会使用多个GPU，因为这会大大减少深层网络训练的运行时间，通常能从几周下降至几天。
1.神经网络 1.1 什么是神经网络 2神经网络前提 2.1二分分类 2.2logistic回归 2.3logistic回归损失函数 2.4 梯度下降法 2.5 logistic回归中的梯度下降法 2.6...卷积神经网络(CNN) 4.1 边缘检测示例 4.2 Padding 5 循环神经网络【RNN】 5.1 序列模型 5.2 循环神经网络 5.3 通过时间的反向传播 6.注意力模型【Attention...w(n+1)，这样，权重和阈值的学习就可统一为权重的学习 4 卷积神经网络(CNN) 4.1 边缘检测示例 4.2 Padding 卷积的缺点 第一个缺点是每次做卷积操作，你的图像就会缩小，从6×6缩小到...如果用3×3的图像对这个8×8的图像卷积，得到的输出就不是4×4的，而是6×6的图像，就得到了一个尺寸和原始图像6×6的图像。...卷积的分类 5 循环神经网络【RNN】 5.1 序列模型 5.2 循环神经网络 5.3 通过时间的反向传播 6.注意力模型【Attention Model】
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...zero p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15) return - (y / p) + (1 - y) / (1 - p) 其中y是真实值对应的标签...，p是预测值对应的标签。
选自severelytheoretical 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 作者通过深度线性网络的例子对照证明了导致最终网络性能变差的原因并不是梯度消失，而是权重矩阵的退化，导致模型的有效自由度减少...目前似乎仍然是人们对深度神经网络的训练困难的偏好解释。...（仅作概念性的理解，并不是很准确的解释。...）帮助深度神经网络实现高精度的训练同样是一种打破退化的方法。...这些奇异性会在损失函数的表面产生退化的流形，从而降低学习的效率。我们认为跳过连接会打破结点的置换对称性、减少结点消除的可能性以及降低节点间的线性依赖来消除这些奇异性。
我认为，生成对抗网络最重要的部分在于生成图像的东西，即生成器。 生成器 生成器是一种神经网络，但不是普通的那种。 它使用一种特殊的层，称为转置卷积层（有时也叫解卷积）。...现在，我们需要一个损失函数，而不是装满图像的硬盘。 我们需要有个东西来告诉生成器它是对是错，也就是一个老师。 对于图像分类，下面这个损失函数就很好。当我们配对好图像和标签后，可以这样做： ?...这不是一个简单的损失函数问题，而是一个完全不同的神经网络。 判别器 区分生成图像真假的模型被称为判别器网络。 ? 判别器是一个卷积神经网络，被训练用来预测输出的图像是真还是假。...也就是说，到 2045 年人们发明巨大无比的 BigGAN 时，我将要展示的这些依然不会过时。...假设添加这个神经网络来创造一个中间隐藏向量可以让 GAN 知道自己想如何利用向量中的数字，我们通过专用的密集层来传输它，而不是尝试找出如何直接从转置卷积中使用潜在向量。
在许多方面，这是神经网络的「标准」层。仿射层通常被加在卷积神经网络或循环神经网络做出最终预测前顶层。...通过时间的反向传播是应用于循环神经网络（RNN）的反向传播算法，可被看作是应用于 RNN 的标准反向传播算法，其中的每一个时间步骤（time step）都代表一个计算层，而且它的参数是跨计算层共享的。...这种网络使用 Inception 模块（Inception Module）以减少参数和提高网络中计算资源的利用率。...池化层通过只保留最突出的信息来减少表征的维度；在这个图像输入的例子中，它们为转译提供了基本的不变性（即使图像偏移了几个像素，仍可选出同样的最大值）。池化层通常被安插在连续卷积层之间。...定位和分类比赛中分别获得第一和第二名的卷积神经网络模型。
生成器将随机生成的噪声矢量作为输入数据，然后使用一种名为反卷积的技术将数据转换为图像。 鉴别器是一种经典的卷积神经网络，它将真实的和假的图像进行分类。 ?...这样虽然我们损失了一些图像质量，但却大大减少了训练时间。 定义网络输入 在我们开始定义我们的两个网络之前，我们先定义我们的输入。这样做是确保不让训练功能不会变得更乱。...它们与卷积图层完全相反：除了将图像转换为简单的数值数据（如分类）之外，我们执行反卷积以将数值数据转换为图像，而不是执行卷积。这不是像简单的卷积层那样的概念，它被用于更高级的地方。...最后，对于发生器的损失函数，我们的做法就像在最后一步一样，但是我们没有把输出与所有的0相比，而是用1s来比较，因为我们想要欺骗鉴别器。...然后我们使用Adam优化器为我们减少损失。
最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？...终于一个神奇而又简单的想法逆转了这个困境——伟大的权值共享，于是卷积神经网络将整个模型的参数减少了若干倍。...针对卷积神经网络模型的压缩，最早提出的方法应该是网络裁枝，LeCun在1989年就提出根据损失函数对各个参数的二阶导，来估计各个参数的重要性，再删去不重要的参数。...，即两个损失函数相等(实际中很难这样)，红色箭头表示向量，是两个损失函数更新的方向和大小，那么参数的实际更新大小和方向即为两个向量的和，其方向可能并不是向参数最优解更新。...总结 本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法，其中网络裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度，着眼于减少标量乘法和加法个数来实现模型压缩和加速的；而模型量化则是着眼于参数本身，直接减少每个参数的存储空间
于是便有了一种新的网络设计模块--沙漏型瓶颈结构，既能保留高维度网络加速收敛和训练的优势，又能利用深度卷积带来的计算开销收益，减少高维特征图的内存访问需求，提高硬件执行效率。...这一操作可直接减少点加操作和特征图大小，进而直接提升硬件执行效率。 实验结果显示，仅使用一半的信息通道进行跳跃链接不会造成精度损失。...（该模块可以采用如上公式进行描述） 激活函数的位置 线性瓶颈层有助于避免特征出现零化现象导致的信息损失，因此在降维的1x1卷积后不再添加激活函数。...图五：依图团队提出的新的移动端网络架构 依图一直是稳扎稳打型的选手，做研究也很务实、不追求多和杂，梯度抖动就解决抖动的问题，损失大就想办法降低损失，追求的是实用和落地，而不是去刷各种比赛的榜单。...从这个层面讲，依图早已不再是传统意义上的CV公司，而是凭借基础算法的优势和芯片的加持，逐渐成长为新一代的AI算力厂商。
循环神经网络（recurrent nerual network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列 ?...在一维序列上使用卷积，这种卷积方法是延时神经网络的基础。卷积操作允许网络跨时间共享参数，但是浅层的。卷积的输出是一个序列，其中输出中的每一项是相邻几项输入的函数。...因为计算图中定义的损失的任何参数都不是训练数据 ? 的父节点，所以我们不需要计算关于它的梯度。 作为有向图模型的循环网络 原则上循环网络几乎可以使用任何损失，但必须根据任务来选择损失。...如果我们反馈真实的y值（不是他们的预测值，而是真正观测到或生成的值）给网络，那么有向图模型包含所有从过去 ? 到当前 ? 的边。...循环网络为了减少参数的数目付出的代价是优化参数可能变得困难。
举个例子：我们有一个神经网络试图分辨一张图片是不是一个热狗。那么我们就会想要：在神经网络中，包含热狗的特征的神经元比包含普通狗的特征的神经元更重要。 神经网络的权重是通过在数据集上训练得到的。...我不会讲述反向传播过程和损失函数，但是有许多很棒的资源介绍了它们，例如这一篇。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是神经网络的一种特别的类型。...一旦网络做出了它的预测，它将使用一个损失函数来评估自己的误差，并更新自己的权重以在下一次获得更好的结果。 卷积神经网络包含一些层：卷积层和池化层。...池化层也与卷积层一起使用，它就像另一个放大镜，只不过它不寻找特征，而是取区域里的最大值以减少图像的复杂度。 ?...卷积神经网络里的池化 这很实用，因为很多图片都很大，它们的像素数目太大，处理器计算起来很困难。池化使得我们能够减少图片的大小，同时还保留了大多数重要信息。池化也被用来防止过拟合。
当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。...现在来让我们了解一个重要的概念——转移学习。 02.卷积神经网络 在此之前我们先简要介绍一下什么是卷积神经网络。 ?...卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类的神经网络架构，通常包含卷积层和池化层两种类型。卷积层接受输入图像并将其抽象为简单的特征图，池化层则是为了降低特征图的维数。...方法1：具有损失的完全连接的层 通过完全连接层，所有先前的节点（或感知）都连接到该层中的所有节点。这种类型的体系结构用于典型的神经网络体系结构（而不是CNN）。...我们添加了额外的损失和密集层，以减少过度拟合。CNN首先使用卷积层的部分原因是为了避免这种过度拟合。
本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。...4.9 反向传播 反向传播是减少损失函数错误的标准技术，只要准确地预测需要哪一个就行。就像名字所示，在 FNN 网络中反向传播输出层的错误，以便于更新权重。...GoogleNet 不通过简单的池化、卷积或全连接操作从 CNN 的一个层到达下一个层，而是平均下列架构的结果。 ?...这就是 1 x 1 卷积存在的原因，其目标仅是准备 3 x 3 卷积的输入，以减少特征图的数量，数量接着将通过残差模块的最后的 1x1 卷积恢复。第一个 1 x 1 卷积读作加权平均操作 ?...深度学习是一个快速发展的领域，或许本文所述内容将在不久的将来成为过时信息，但其阐述的方法仍然可以为读者构建新架构提供启发。
3，池化运算 池化运算是卷积神经网络的另一种重要结构。池化运算的作用主要是下采样，或者简单地说，是为了对图片降维，以减少参数的个数。池化层没有参数需要学习。 池化运算包括最大池化和平均池化。...ResNet的主要思想是在网络中增加了直连通道，允许中间激活信息直接传到后面的层中，这样的话直连通道之间的神经网络可以不用学习整个的输出，而是之前网络输出的残差，含有这种shortcut连接的网络模块叫做残差块...为了减少数据维度，Inception模块使用 1×1 卷积来执行特征图的降维。 ?...2，内容损失 我们可以使用一个预训练的卷积神经网络来定义内容损失，例如VGG-16。...卷积层实现滑动窗口的这个过程，我们不需要把输入图片分割成若干个子集分别执行前向传播，而是把它们作为一张图片输入到卷积神经网络中进行计算，其中的重叠部分（公共区域）可以共享大量的计算。
除了最基本的全连接网络，最近深度神经网络有很多新的变种，比如说卷积神经网络，这是为图像识别发明新的网络结构，循环神经网络主要为自然语言流式数据发明的神经网络结构。 ?...不管是标准多层神经网络、卷积神经网络，还是循环神经网络，其学习过程都非常的简单和一致。首先会有一个训练集，我们用w表示深度神经网络里面的参数，用f来表示神经网络模型。 ?...为此，我们需要用一个集群来做分布式的训练，听起来很简单，好像是系统领域成熟的问题，但是我们关心的不是简单地把模型训练分发到多个机器上，而是要保证精度不发生损失，我们希望在加速的同时，还有很好的判别或者是分类能力...因为词表决定了输出的结点数和输入的结点数，我们工作的核心所在就是提出了词表的二维向量表达。 ? 每一个词不是用一个节点表示，而是用两个节点去表示，不同的词会共享节点。...也就是，当一台机器根据当前模型，得到模型更新，想要推送回全局模型的时候，全局模型很可能已经被其他机器更新了好几次了，导致它推送上的更新过时了，把这个过时的更新加到全局模型上，可能会导致出乎意料的结果。
这里的卷积核不是2维而是3维的，每个通道对应有3个卷积核（所以是一组卷积核），具体实现时是用3个2维的卷积核分别作用在RGB通道上，然后将三张结果图像相加。...得出了以下结论：残差网络并不是一个单一的超深网络，而是多个网络指数级的隐式集成，由此引入了多样性的概念，它用来描述隐式集成的网络的数量；在预测时，残差网络的行为类似于集成学习；对训练时的梯度流向进行了分析...注意这里的反卷积和信号处理里的反卷积不是一回事，它只能得到和原始输出图像尺寸相同的图像，并不是卷积运算的逆运算。...这些激活函数在SIGAI公众号上一篇文章“理解神经网络的激活函数”中已经做了介绍。 损失函数 损失函数也是一个重要的改进点。除了欧氏距离损失之外，交叉熵，对比损失，合页损失等相继被使用。...文献[58]提出了一种用卷积网络加速流体模拟的方法，这种方法不再求解大规模的线性方程组，而是直接用卷积网络进行预测。
Index 多层感知机（MLP）介绍 深度神经网络的激活函数 深度神经网络的损失函数 多层感知机的反向传播算法 神经网络的训练技巧 深度卷积神经网络 前馈神经网络（feedforward neural...因此我们需要对数据进行归一化处理（均值为0，标准差为1），把数据分布强制统一在一个数据分布下，而且这一步不是一开始做的，而是在每次进行下一层之前都需要做的。...06 深度卷积神经网络（CNN） 终于来到了我们耳熟能详的CNN了，也就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它也是属于前馈神经网络的一种，其特点是每层的神经元节点只响应前一层局部区域范围内的神经元...一个深度卷积神经网络模型，一般由若干卷积层叠加若干全连接层组成，中间包含各种的非线性操作、池化操作。...稀疏交互会把时间复杂度减少好几个数量级，同时对过拟合的情况也有一定的改善。 2）Parameter Sharing（参数共享） 指的是在同一个模型的不同模块使用相同的参数，它是卷积运算的固有属性。
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