在本教程中，您将学习在训练自己的自定义深度神经网络时，验证损失可能低于训练损失的三个主要原因。 我的验证损失低于训练损失！ 怎么可能呢？ 我是否意外地将训练和验证loss绘图的标签切换了？ 潜在地。...在此，我们将实现一个基础的CNN和训练脚本，然后使用新近实现的CNN进行一些实验（这将使我们的验证损失低于我们的训练损失）。...为什么我的验证loss低于训练loss？ 在最基本的层次上，loss函数可量化给定预测变量对数据集中输入数据点进行分类的“好”或“坏”程度。...这是一种平衡，我们选择loss函数和模型优化器会极大地影响最终模型的质量，准确性和通用性。...在训练深度神经网络时，我们经常应用正则化来帮助我们的模型： 获得更高的验证/测试精度 理想情况下，为了更好地泛化验证和测试集之外的数据 正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性——在某些情况下
然后，将处理后的数据集分为训练集和验证集，使用随机梯度下降（SGD）优化器和学习率调度器进行模型训练。在训练过程中，记录每个epoch的损失和准确率，并通过绘制相应的曲线来监控训练进展。...在传统的CNN中，输出是通过一系列的卷积和激活函数直接得到的，而在ResNet中，输出是通过对输入进行卷积和激活后再加上输入本身得到的。...多阶段训练和学习率调度： 在训练和验证阶段分别调整模型训练模式，结合学习率调度器，根据预设步长和衰减系数动态调整学习率，避免过拟合，提高模型的稳定性和最终效果。...每张图片的推理时间如下： 混淆矩阵如下所示： 结果展示 综合以上可视化结果，本研究通过以下图表和数据展示了模型的性能： 损失曲线图：展示训练和验证阶段的损失随epoch变化的趋势，评估模型的收敛性和过拟合情况...准确率曲线图：展示训练和验证阶段的准确率随epoch变化的趋势，评估模型的分类性能和稳定性。 混淆矩阵图：详细展示模型在不同类别上的分类效果，分析模型的优点和缺陷。
关键问题是：在蒸馏学生时，什么是教师的最佳顺序O？ 一种蛮力方法是搜索所有顺序并选择最佳的顺序（产生具有最高验证准确性的蒸馏学生）。...在训练完 r(·) 后，作者通过验证集上的 L_{distill} 来评估它，并将验证损失称为适应成本 C(A, B) 。...Mask R-CNN/ResNet-50和Cascade Mask R-CNN/ResNeXt-101-DCN是两阶段、Anchor-Base的学生和最终教师。...改进的优化通常通过更好的模型、更低的训练损失和更高的验证准确性来体现，这正是Mask R-CNN、HTC和DetectoRS的情况。因此，人们可能认为蒸馏是以同样的方式工作的。...然而，作者的调查表明相反的情况——MTPD增加了验证准确性和训练损失，从而有效地减小了泛化差距。
到目前为止，大多数现有的BBR损失函数可分为两类： 基于 ℓ_n 范数的损失函数 基于交并比（IoU）的损失函数 然而，现有的大多数BBR损失函数在不同预测结果下具有相同的值，这降低了边界框回归的收敛速度和准确性...作者在目标检测、字符级场景文本识别和实例分割任务上进行了广泛的实验。出色的实验结果验证了提出的MPDIoU损失的优越性。详细的消融研究展示了不同损失函数和参数值设置的效果。...3.1、MPDIoU作为边界框回归的损失函数 在训练阶段，通过最小化以下损失函数，使得模型预测的每个边界框 B_{prd} = [x_{prd}, y_{prd}, w_{prd}, h_{prd}]^...3、实验 3.1、目标检测的实验结果 根据原始代码的训练方案，作者在数据集的训练集和验证集上使用每种损失函数训练了YOLOv7模型，训练时长为150个epochs。...如图8(a)和(b)所示，使用 L_{MPDIoU} 进行训练比大多数现有的损失函数，如 L_{GIoU} 、 L_{DIoU} 表现更好，达到更高的准确性和更快的收敛速度。
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。...我们使用训练数据来训练模型，并检查它在训练集和验证集上的性能(评估指标是准确性)。训练的准确率是95%而验证集的准确率是62%。听起来熟悉吗?...现在，让我们使用此训练模型检查训练和验证的准确性。...如果你观察没有遗漏的模型的训练和验证准确性，它们是不同步的。训练精度过高，验证精度较低。因此，这可能是一个过拟合的例子。 当我们引入Dropout时，训练和验证集的准确性是同步的。...添加批量标准化可以减少训练时间，但是这里存在一个问题。你能弄清楚它是什么吗？该模型现在过拟合，因为我们在训练上的准确性为91%，在验证集上的准确性为63%。
在使用数据增强训练student模型的过程中，我使用了与上面提到的相同的默认超参数的加权平均损失。 学生模型基线 为了使性能比较公平，我们还从头开始训练浅的CNN并观察它的性能。...训练学生模型 用这个损失函数训练我们的浅层学生模型，我们得到~74%的验证精度。我们看到，在epochs 8之后，损失开始增加。这表明，加强正则化可能会有所帮助。...在β = 0.1和α = 0.1的情况下，我们得到了大约71%的验证准确性。再次表明，更强的正则化和更长的训练时间会有所帮助。 ? 使用 ?...温度（τ）的影响 在这个实验中，我们研究温度对学生模型的影响。在这个设置中，我使用了相同的浅层CNN。 ? 从上面的结果可以看出，当τ为1时，训练损失和训练精度均优于其它方法。...对于验证损失，我们可以看到类似的行为，但是在所有不同的温度下，验证的准确性似乎几乎是相同的。 ? 最后，我想研究下微调基线模是否对学生模型有显著影响。
50000图像用于训练和验证，另外10000图像用于测试。...ConvPool-CNN-C验证准确性和验证损失 通过计算测试集上的错误率来评估模型。...ALL-CNN-C验证的准确性和损失 两个模型非常相似，所以错误率并没有太大的差别。...') return model nin_cnn_model = nin_cnn(model_input) 这个模型的训练速度要快得多，在我的机器上每次训练要快15秒。...NIN-CNN验证的准确性和损失 因为这个模型比其他两个模型要简单，所以错误率会高一些。
2.目标检测器一般架构 尽管YOLO是单阶段目标检测器，但也有两阶段目标检测器，如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN，它们准确但速度慢。...几何变形示例（对于对象检测任务，边界框也应用相同的转换） 其他有趣的技术可以增强图像：1）CutOut[8]可以在训练过程中随机掩盖输入的正方形区域，可以提高CNN的鲁棒性和性能。...最后一个实际上在CNN中表现出非常好的结果，并用于YOLO v4主干中。 ?...损失比较 上述检测来自Faster R-CNN（Ren等人，2015），该数据在相同的MS COCO数据集上训练，并带有GIoU和CIoU损失。可以注意到CIoU的性能要优于GIoU。...Colab Demo 我制作了一个Colab，您可以在自己的视频中测试YOLO v4及其微型版本，它使用了在MS COCO上训练的模型。
在本文的工作中，基于 YOLOX 目标检测算法进行改进，提出了 DecIoU 边界框回归损失函数来提高预测框和真实框的形状一致性，并引入 Push Loss 来进一步优化边界框回归损失函数，以检测出更多的遮挡目标...在 KITTI 数据集上的大量实验证明了所提出的方法的有效性，改进的 YOLOX-s 在 KITTI 数据集上的 mAP 和 mAR 分别达到 88.9%和 91.0%，相比基线版本提升 2.77%和...相比于传统目标检测算法，以CNN 为核心的目标检测算法具有准确率高、检测速度快等优点，发展潜力巨大。根据神经网络的结构不同，可以将目标检测算法分为两阶段目标检测算法和一阶段目标检测算法。...R-CNN 系列目标检测算法是典型的两阶段目标检测算法，第一阶段通过算法生成候选区域，第二阶段利用 CNN 网络对候选区域进行 特征提取并根据提取的特征进行分类工作，得到最终的检测结果。...神经网络的训练是追求预测值和标签值的不断靠近，标签值的准确性对于目标检测模型的训练至关重要。本文引入了动态锚框来辅助 的计算，以生成更加准确的置信度标签值。
在本文的工作中，基于 YOLOX 目标检测算法进行改进，提出了 DecIoU 边界框回归损失函数来提高预测框和真实框的形状一致性，并引入 Push Loss 来进一步优化边界框回归损失函数，以检测出更多的遮挡目标...在 KITTI 数据集上的大量实验证明了所提出的方法的有效性，改进的 YOLOX-s 在 KITTI 数据集上的 mAP 和 mAR 分别达到 88.9%和 91.0%，相比基线版本提升 2.77%和...相比于传统目标检测算法，以CNN 为核心的目标检测算法具有准确率高、检测速度快等优点，发展潜力巨大。根据神经网络的结构不同，可以将目标检测算法分为两阶段目标检测算法和一阶段目标检测算法。...R-CNN 系列目标检测算法是典型的两阶段目标检测算法，第一阶段通过算法生成候选区域，第二阶段利用 CNN 网络对候选区域进行 特征提取并根据提取的特征进行分类工作，得到最终的检测结果。...神经网络的训练是追求预测值和标签值的不断靠近，标签值的准确性对于目标检测模型的训练至关重要。本文引入了动态锚框来辅助 IoU^{gt}_{pred} 的计算，以生成更加准确的置信度标签值。
自动驾驶技术的发展与行人检测密不可分。由于车辆的速度快，行人检测算法的准确性和实时性非常关键。YOLO 作为一种高效且简单的单阶段目标检测方法，在各种环境中常用于行人检测。...第三，为了利用全局信息和减小极端样本对损失函数的影响，作者在 YOLOv5 背部网络中增加了 SE 模块并重新设计了损失函数。...最后，作者在两个广泛使用的行人检测数据集上进行了比较实验，结果表明作者的方法在提高检测准确性的同时，计算参数更少，且更轻量级。实验证明了作者提出的方法的优越性。...如果损失函数仍然考虑几何测量，如距离和水平至垂直比例，那么这会给极端样本增加更多的惩罚，导致模型泛化性能恶化。..._IoU损失_. 新损失函数弱化了极端样本带来的惩罚，使模型更关注正常样本。 特征融合模块.
让我们先看看训练CNN需要做什么。 ? 我们首先将添加了几个卷积层和池化层，并在最后加上了一个全连接层。选择softmax作为激活函数激活。...我们希望该网络可以判断出图片中狗狗最有可能的品种，但不幸的是它只有5％的测试集准确度，可以说非常不准确了。此外，经过20次迭代后在验证集上的平均损失约为4.5，已经很高了。...评估预训练模型和自定义层的性能 为此，让我们尝试VGG16和Resnet50预先训练的模型，并在顶部添加方法2的架构，看看会发生什么。我们将在每种CNN架构的测试集上报告损失函数和准确性。...损失函数——预测与实际结果相差多远，预测值越大，模型拟合数据点的准确性越差。测试集的准确性——模型对测试集数据预测的准确性。 VGG16 + GAP ?...这是对VGG16 + GAP的重大改进。但是，训练和验证集损失之间的差距更大，这意味着该模型可能会更多地拟合数据，即高方差。我们之前提出了一个全连接层来进行测试。但是，看到所有模型的差异都很大。
为了平衡效率和准确性，考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。 创建定制的CNN架构 我们将使用TensorFlow API Keras构建模型。...经过50个时期的训练，我们得到了96.83的训练精度和94.98的验证精度。训练损失和验证损失分别为0.09和0.13。 ? ? 我们的训练模型 让我们测试模型中的所有图像，看看它的猜测是否正确。...训练损失和验证损失分别为0.063和0.118。 ? ? 以上10个时期的训练过程 我们用相同的图像测试我们的模型，看看是否它可以正确猜出。 这次我们的模型可以使所有三个预测正确。...其中，火灾是最危险的异常事件，因为在早期阶段无法控制火灾会导致巨大的灾难，从而造成人员，生态和经济损失。受CNN巨大潜力的启发，我们可以在早期阶段从图像或视频中检测到火灾。...本文展示了两种用于火灾探测的自定义模型。考虑到CNN模型的火灾探测准确性，它可以帮助灾难管理团队按时管理火灾，从而避免巨额损失。
一类包括流行的两阶段检测算法，如R-CNN、Fast-RCNN 和Faster-RCNN（Ren等人，2016年），这些算法基于候选区域提出的原则，然后进行缺陷区域的细化和识别。...此外，作者还采用了SIoU标准损失函数来提高模型在缺陷绝缘体上的收敛性和检测精度。...同时，（）和（）分别表示预测框和真实框的宽度和高度。参数在训练过程中调整形状损失的权重。下面的数学表达式表示了损失函数。...图4展示了YOLOv8+ELA在SIoU和CIoU损失函数下的训练损失曲线对比。从视觉分析来看，随着迭代次数的增加，训练损失逐渐减小，表明模型正在调整其权重和参数以适应绝缘体数据集。...模型在第五个epoch开始收敛，并在整个训练过程中持续减小。值得注意的是，使用SIoU损失函数的模型初始损失显著低于CIoU，在最后一个epoch时，SIoU损失仍然保持一致较低。
实验视图使用户能够从特征目录中选择特征，监测数据准备和模型训练，样本预测和可视化，验证训练和预测数据的分布，并查看实验的整体状态。...例如，用户可以将卫星图像与道路网络数据混合，从而更准确地预测建筑物、人行横道和道路标志。 模型的训练 Trinity是一个有监督的学习平台，因此训练阶段包括基于输入数据和标签的模型拟合。...在训练阶段，训练和验证数据集的不同指标，如每个任务的准确性、精确性、召回率、损失和fIoUs被记录下来，并经过可视化之后展示给用户。 此外，Trinity还支持迁移学习的模型的热启动。...内核有几个超参数，默认配置使用adam优化器和交叉熵损失，并有30%的保留验证集，但改变优化器和损失函数或添加新函数是非常直接的。...例如，某些工作负载可以在商业区或复杂的交叉口被优先化。 变体4：评估器 模型的预测被用来判断不同数据源的质量，从而帮助用户选择最佳的数据以及确定其来源。 网友评价 我看到他们只提到了CNN。
CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。...因为训练集和验证集是分开的，所以模型在验证集上面的精度在一定程度上可以反映模型的泛化能力。在划分验证集的时候，需要注意验证集的分布应该与测试集尽量保持一致，不然模型在验证集上的精度就失去了指导意义。...数据扩充是我们稍后可能会采用的一种正则化策略，但是目前这只是引入一种错误的尝试； 验证损失：验证您的损失是否从正确的损失值开始； 设定一个好的初始化； 人类基线：监控除损失之外的指标，这些指标是人类可以解释和检查的...过度拟合 找到一个好的模型的方法有两个阶段：首先获得一个足够大的模型以使其可以过度拟合（即专注于训练损失），然后适当地对其进行正则化（放弃一些训练损失以提高验证损失）。...此阶段的一些提示和技巧： 选择模型：为了减少训练损失，您需要为数据选择合适的体系结构。 Adam是安全的。在设定基准的早期阶段，我喜欢以3e-4的学习率使用Adam 。
在本研究中，我们将探讨如何利用CNN来训练和优化WISDM数据集，以提高运动估计的准确性和鲁棒性。...WINDOW_SIZE: 定义滑窗的大小。OVERLAP_RATE: 定义滑窗的重叠率。SPLIT_RATE: 定义训练集和验证集的分割比例。...在测试集上进行预测，并计算模型的准确率、精确率、召回率和F1分数。打印每个轮次的训练损失、测试准确率和其他评估指标。3.结果展示在每个训练轮次结束时，打印出当前轮次的训练信息和模型评估指标。...混淆矩阵的横纵坐标轴分别为模型预测值和真实值，在图中纵轴是真实值而横轴代表模型预测值。2.雷达图雷达图可以反映多个行为的某个指标值映射在坐标轴上，可以更直观的观察出每个行为的指标值大小。...3.准确率和损失率的收敛曲线图准确率和损失率的收敛曲线图横坐标是训练轮次，纵坐标是模型的准确率以及损失率，这个图可以直观的看出你的模型在训练以及测试过程中的准确率和损失率走向和模型收敛以后的准确率的数值范围
它完全消除了提议生成和后续的像素或特征重采样阶段，将所有计算封装在单个网络中。这使得SSD易于训练，并且可以直接集成到需要对象检测组件的系统中。...与其他单阶段方法相比，即使在较小的输入图像尺寸下，SSD也展现出更好的准确性。网络结构可以分为两个主要部分：基础网络和附加网络。...损失函数总体损失：总体的损失函数是有位置损失和置信度损失的加权和，如公式（1）所示。...我们通过实验验证，在适当的训练策略下，精心选择更多的默认边界框可以提高性能。与现有方法相比，我们建立的SSD模型对方框位置、比例和长宽比的预测采样至少多了一个数量级。...在PASCAL VOC和COCO上，我们的SSD512模型在准确性方面明显优于最先进的Faster R-CNN，同时速度快3倍。
而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，捕鱼船识别检测算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数...YOLOv5中在捕鱼船识别检测算法训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。
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