ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...从上表可以看出：替换成高精度的预训练权重的 ResNet 后，Faster R-CNN 没有显著提升甚至有些性能下降非常严重，这说明高精度预训练的 ResNet 可能不再适合用同一套超参，故而非常有必要对其进行参数调优...同时也可以发现，weight decay 在某一个区间范围内对精度的影响不会很大，一旦超过这个区间，精度会下降明显。...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。
在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的（批量）线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 ?...在此方法中，我们将平方误差总和用作损失函数。 ? 除了将SSE初始化为零外，我们将在每次迭代中记录SSE的变化，并将其与在程序执行之前提供的阈值进行比较。如果SSE低于阈值，程序将退出。...在该程序中，我们从命令行提供了三个输入。他们是： threshold — 阈值，在算法终止之前，损失必须低于此阈值。 data — 数据集的位置。...learningRate — 梯度下降法的学习率。...无论如何，numpy提供的数组和矩阵的内存效率更高。另外，如果您喜欢使用pandas模块，建议您使用它，并尝试使用它来实现相同的程序。 希望您喜欢这篇文章。谢谢阅读。
它通常用于缩小输入的大小，主要出现在比较老的卷积神经网络体系结构中，在现在流行的CNN里，更常见的是maximum pooling（最大池化）。 ?...Bias （偏差） 当模型在训练集上精度欠佳时，它被称为欠拟合。当模型具有高偏差时，它通常不会在测试集上又高准确率。 ?...Dropout Dropout是一种在深度神经网络中随机消除节点及其连接的正则化技术。它可以防止模型过拟合，同时加快深度神经网络的训练速度。...它已经在一些分类任务上明显改善了模型精度，相关论文：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting。 ?...和LSTM一样，GRU可以避免RNN中的梯度消失问题，不同的是它只有两个门（没有遗忘门），因此在实现类似性能时计算效率更高。
5.1 学习目标 学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成 学会使用深度学习模型的集成学习 5.2 集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking...5.3 深度学习中的集成学习 此外在深度学习中本身还有一些集成学习思路的做法，值得借鉴学习： 5.3.1 Dropout Dropout可以作为训练深度神经网络的一种技巧。...在每个训练批次中，通过随机让一部分的节点停止工作。同时在预测的过程中让所有的节点都其作用。 [图片上传失败......(image-4e7eb4-1591110843409)] Dropout经常出现在在先有的CNN网络中，可以有效的缓解模型过拟合的情况，也可以在预测时增加模型的精度。...以下几点需要同学们注意： 集成学习只能在一定程度上提高精度，并需要耗费较大的训练时间，因此建议先使用提高单个模型的精度，再考虑集成学习过程； 具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合，Dropout和
在图像数据方面，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），几乎胜过所有其他模型。 我通常的方法是在遇到图像相关项目（例如图像分类项目）时使用CNN模型。...因此，我不会在这里深入每一步。相反，我们将重点放在代码上，你始终可以在我上面链接的先前文章中更详细地进行检查。...这是我们的CNN模型。训练精度在88%左右，验证精度接近70%。 我们将努力改进这个模型的性能。但在此之前，让我们先花点时间了解一下难题，这些难题可能是造成这种低性能的原因。...图像数据有多种数据增强技术，常用的增强技术有旋转、剪切、翻转等。 这是一个非常好的主题，因此我决定写一篇完整的文章。我的计划是在下一篇文章中讨论这些技术及其在PyTorch中的实现。...当一个模型在训练集上执行得非常好，但是在验证集(或不可见的数据)上性能下降时，就会被认为是过拟合。 例如，假设我们有一个训练集和一个验证集。
何时应用 1D CNN？ CNN 可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的层中生成更复杂的模式。...此外，它还能应用于自然语言处理的任务（由于单词的接近性可能并不总是一个可训练模式的好指标，因此 LSTM 网络在 NLP 中的应用更有前途）。 1D CNN 和 2D CNN 之间有什么区别？...基于 x、y 和 z 轴的加速度计数据，1D CNN 用来预测用户正在进行的活动类型（比如“步行”、“慢跑”或“站立”）。你可以在我的另外两篇文章中找到更多的信息 这里 和 这里。...最大值池化层： 为了减少输出的复杂度和防止数据的过拟合，在 CNN 层之后经常会使用池化层。在我们的示例中，我们选择了大小为 3 的池化层。...输出矩阵的大小为 1 x 160 。每个特征检测器在神经网络的这一层中只剩下一个权重。 Dropout 层： Dropout 层会随机地为网络中的神经元赋值零权重。
在图像数据方面，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），几乎胜过所有其他模型。 我通常的方法是在遇到图像相关项目（例如图像分类项目）时使用CNN模型。...这种方法效果很好，但是在某些情况下，CNN或其他深度学习模型无法执行。我遇到过几次。我的数据很好，模型的体系结构也正确定义，损失函数和优化器也正确设置，但是我的模型没有达到我的预期。...这是我们的CNN模型。训练精度在88%左右，验证精度接近70%。 我们将努力改进这个模型的性能。但在此之前，让我们先花点时间了解一下难题，这些难题可能是造成这种低性能的原因。...图像数据有多种数据增强技术，常用的增强技术有旋转、剪切、翻转等。 这是一个非常好的主题，因此我决定写一篇完整的文章。我的计划是在下一篇文章中讨论这些技术及其在PyTorch中的实现。...当一个模型在训练集上执行得非常好，但是在验证集(或不可见的数据)上性能下降时，就会被认为是过拟合。 例如，假设我们有一个训练集和一个验证集。
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。...，后续K+1层的初始权重不能恰当处理这种输入，导致精度下降。...用了这个补丁之后，BN冻结后，在训练时它不会使用mini batch均值方差统计值进行归一化，而会使用在训练中学习到的统计值，避免归一化的突变导致准确率的下降**。...Dropout在训练时和测试时的表现也不同，但Dropout是用来避免过拟合的，如果在训练时也将其冻结在测试模式，Dropout就没用了，所以Dropout被frozen时，我们还是让它保持能够随机丢弃单元的现状吧...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
3.dropout作用以及实现机制 (参考:https://blog.csdn.net/nini_coded/article/details/79302800) 1.dropout是指在深度学习网络的训练过程中...注意是暂时， 对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。...2.dropout是一种CNN训练过程中防止过拟合提高效果的方法 3.dropout带来的缺点是可能减慢收敛速度：由于每次迭代只有一部分参数更新，可能导致梯度下降变慢 4.测试时，需要每个权值乘以P...在卷积神经网络中的作用。...若使用池化层，则降低了特征图size,需在高层阶段使用上采样，由于池化会损失信息，所以此方法会影响导致精度降低； 若使用较小的卷积核尺寸，虽可以实现输入输出特征图的size相同，但输出特征图的各个节点感受野小
基于卷积神经网络CNN的图像分类+基于Tkinter自制GUI界面点击分类 大家好，我是Peter~ 本文主要包含两个方向的内容： 如何使用卷积神经网路对一份数据进行cats和dogs的分类：图像数据生成...、搭建CNN模型及可视化、模型训练与预测、损失精度可视化 将构建的CNN网络模型保存后，基于Tkinter制作一个简单的GUI界面，选择图片运行立即显示分类结果 过程详解，代码注释极其详细，源码运行即可出结果...df["category"] = df["category"].map({0:"cat",1:"dog"}) 将train中的数据分成训练集 + 验证集： # 训练集和验证集 train_df, validate_df...训练过程中损失Loss和精度Accuray的可视化，包含训练集和验证集： # 损失绘图 import matplotlib.pyplot as plt history_dict = history.history...导入模型 导入搭建好的CNN模型的h5文件： # 导入训练好的模型 model = load_model("model_cats_dogs_10category.h5") 图像窗口初始化 GUI界面的窗口参数初始化
深入研究DNN，CNN和RNNDropout方法 进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩 ? 动机 在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。...但是，与之前介绍的方法相比，它改变了训练阶段所需的执行时间。 从逻辑上讲，通过在每个迭代中省略具有缺失的神经元，在迭代过程中不会更新在迭代中省略的神经元。它们不存在。因此，训练阶段变慢了。...例如，对于平均池化层，我们可以在训练阶段以相同的方式应用Dropout。然后在测试阶段，因为它已经是加权平均值，所以不会有任何变化。 Spatial Dropout 对于CNN，我们可以利用池化层。...我们最终得到的图像是猫头掉落的地方。这迫使CNN识别描述猫的不太明显的属性。 同样在本节中没有数学。...Dropout仅应用于更新单元状态的部分。因此，在每次迭代中，伯努利的遮罩都会使某些元素不再有助于长期记忆。但是内存没有改变。 Variational RNN dropout ? ? 最后，由Y.
动量momentum： 滑动平均模型，在训练的过程中不断的对参数求滑动平均这样能够更有效的保持稳定性，使其对当前参数更新不太敏感，保留之前梯度下降的方向，以加快收敛。...池化的选择： 一般最大池化。 shortcut的位置选择。 CNN中滑动步长。 网络深度： 非越深越好。 训练次数epoch： 可以设置提前结束，防止过拟合。...局部连接 使网络可以提取数据的局部特征； 权值共享 大大降低了网络的训练难度，一个Filter只提取一个特征，在整个图片（或者语音／文本） 中进行卷积； 池化操作 与 多层次结构 一起，实现了数据的降维...Attention机制的实现是通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果，然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。...明星CNN模型 12. rcnn、fast-rcnn和faster-rcnn RCNN系列是把检测定位问题转换为分类问题来实现的。
【新智元导读】ResNet 是 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。...为了实现后一个任务，我们发展路径舍弃方法（drop-path; 对 dropout 的自然扩展）正则化分形架构里子路径的协同适应。...引言 最近的 ResNet 在深度和精度上比卷积神经网络（CNN）做出了极大进步，方法是让网络对残差进行学习。...与数据增强组合起来后，路径舍弃要么提高了精度，或者效果不显著。通过路径舍弃，FractalNet 在 CIFAR-10 上达到所有模型中的最佳误差率。...它们能避免深度太大；过多的深度会使训练变慢，但不会增加准确度。 通过 drop-path 极深分形网络的正则化是直接而有效的。
文章分类在Pytorch： Pytorch（3）---《FGSM对抗攻击算法实现》 FGSM对抗攻击算法实现 一、实验目的 掌握利用快速梯度符号攻击（FGSM）对上一个实验的深度学习卷积神经网络...四、代码解析 在代码运行前，需要导入运行过程中可能会使用的工具包 # -*- coding: utf-8 -*- import torch.nn as nn import torch.nn.functional...首先我们需要初始化Net网络，接着导入预训练模型作为本次受攻击的模型对象，此处的预训练模型可以是上一节实验中自己训练好保存的模型，也可以下载并使用本地提供的预训练模型，并加载预先训练模型的权重...在本例中，这是针对 Dropout layers 的 model.eval() FGSM 攻击实现 现在，我们可以通过以下方式定义创建对抗性示例的函数： fgsm_attack函数需要三个输入，图像是原始干净的图像...在这里我们为epsilons输入中的每个 ϵ 值运行完整的测试步骤。对于每一个ε，我们还保存了最终的精度和一些成功的结果.在接下来的内容中，我们将列举一些对抗性的例子。
一、两种典型的双工MEP 1．请求过程中的回调 这是一种比较典型的双工消息交换模式的表现形式，客户端在进行服务调用的时候，附加上一个回调对象；服务在对处理该处理中，通过客户端附加的回调对象（实际上是调用回调服务的代理对象...在实现了上面定义的服务契约ICalculator的服务CalculatorService中，实现了Add操作，完成运算和结果显示的工作。...结果显示是通过回调的方式实现的，所以需要借助于客户端提供的回调对象（该对象在客户端调用CalculatorService的时候指定，在介绍客户端代码的实现的时候会讲到）。...在客户端程序为回调契约提供实现，在下面的代码中CalculateCallback实现了回调契约ICallback，在DisplayResult方法中对运算结果进行输出。...由于服务端的回调操作也会使用该TCP连接，如果在回调操作尚未执行完毕就试图关闭网络连接，将会导致回调无法正常执行。
作者 | Tomer Amit 译者 | 弯月，编辑 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 在本文中，我将分享有关深度学习的25个问题，希望能够帮助你为面试做好准备。...方便我们更好地理解模型：我们可以查看过滤器的权重，并可视化神经网络的学习成果。 分层性质：通过使用较简单的模式描述复杂的模式来学习模式。 4. 说明在图像分类任务中可视化CNN特征的两种方法。...我们需要权衡梯度计算的准确度与保存在内存中的批量大小。此外，通过在每个epoch添加随机噪声，我们可以通过小批处理（而非整个批处理）实现正规化效果。 9.什么是数据扩充？举个例子。...16.使用批量梯度下降法时，是否有必要打乱训练数据？ 答：没有必要。因为每个epoch的梯度计算都会使用整个训练数据，所以打乱顺序也没有任何影响。...dropout是训练过程中应用的一种正则化技术。 20.说明为什么神经网络中的dropout可以作为正则化。 答：关于dropout的工作原理有几种解释。
这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光，在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用，近几年也相继被深度学习方法实现了。...梯度趋向消失时，无论训练多久，会发现最浅层（前一两层）的参数与初始值并没有太大变化，这就使得浅层的存在失去了意义，而且这也会使训练过程变得非常缓慢。...我在最后一幅图中用一个简单的例子来说明CNN的层级结构是如何解决图像分类问题的。...其优点毋庸置疑，是推动其在各领域蔓延的高分类精度，确切地说是它能够自主归纳特征，免去了过去慢慢手工筛选特征来提高精度的过程。深度学习方法的缺点也十分致命，即训练结果完全的不可预测性。...在训练完成、进行测试之前，即便是有经验的工程师也难以给出其精度的界，更无法预知训练后的参数会变成什么样。
本文链接：https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/102153890 更新时间： 2010-10-5 在v2.x版中，有多种构建模型的方式...train_imgs = train_imgs.reshape(60000,28,28,1) test_imgs = test_imgs.reshape(10000,28,28,1) # 模型构建 # 构建模型中的网络包含的所有内容...(layers.Dense(10,activation='softmax')) cnn_model.summary() # 模型编译 # 损失函数，优化器选择，精度度量 cnn_model.compile...for img, label in test_ds: test_step(img,label) print(test_acc.result()) 中间用到一个装饰器@tf.function，它的功能就是将该函数中涉及到的动态图转换为静态图...上述代码还有些细节地方没有想明白，例如BN层和dropout层在训练集和测试集上是不一样的，但是这样似乎也能运行。 3. 函数式 待更新
或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。...首先，为了能够在训练网络的同时能够检测网络的性能，我对数据集进行了训练集 / 验证集 / 测试集的划分。训练集主要用户进行模型训练，验证集主要进行参数调整，测试集主要进行模型性能的评估。...结果分析：我们观察训练曲线和验证曲线，随着每一个模型提升的方法，都会使训练集误差和验证集准确率有所提升，其中，批正则化技术和 dropout 技术带来的提升非常明显，而如果同时使用这些模型提升技术，会使验证集的准确率从...plain-cnn 模型 [6]，我做了接下来的实验。...由于网络层数加深，误差反传的过程中会使梯度不断地衰减，而通过跨层的直连边，可以使误差在反传的过程中减少衰减，使得深层次的网络可以成功训练，具体的过程可以参见其论文 [7]。
这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光，在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用，近几年也相继被深度学习方法实现了。...梯度趋向消失时，无论训练多久，会发现最浅层（前一两层）的参数与初始值并没有太大变化，这就使得浅层的存在失去了意义，而且这也会使训练过程变得非常缓慢。...我在最后一幅图中用一个简单的例子来说明CNN的层级结构是如何解决图像分类问题的。 假设我们需要用机器视觉方法对图A（两个三角形构成松树的形状）和图B（两个三角形构成钻石的形状）进行区分。...其优点毋庸置疑，是推动其在各领域蔓延的高分类精度，确切地说是它能够自主归纳特征，免去了过去慢慢手工筛选特征来提高精度的过程。 深度学习方法的缺点也十分致命，即训练结果完全的不可预测性。...在训练完成、进行测试之前，即便是有经验的工程师也难以给出其精度的界，更无法预知训练后的参数会变成什么样。
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