其核心是应用于原始图像上采样的 9 个 ResNet 模块。让我们来看看 Keras 上的代码实现！...Keras 实现 按照计划，9 个 ResNet 模块会应用于输入的上采样版本。...Keras 实现 最后一步是构建完整的模型。...我们使用我们的自定义函数加载数据集，同时在我们的模型中添加 Adam 优化器。我们通过设置 Keras 的可训练选项防止判别器进行训练。...我们用生成器产生虚假输入，然后训练判别器来区分虚假输入和真实输入，并训练整个模型。
AlexNet算法的出现标志着深度学习的兴起，并对后续的神经网络算法有着深远的影响。本篇文章将带你入门AlexNet算法的基本原理和实现。算法原理AlexNet算法主要由5个卷积层和3个全连接层组成。...实现步骤下面是使用Keras框架实现AlexNet算法的基本代码：plaintextCopy codefrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom...希望本文对你认识和掌握AlexNet算法有所帮助。本例将展示如何使用PyTorch框架实现一个简单的图像分类器，使用AlexNet作为模型，并使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。...首先，我们准备了CIFAR-10数据集，并进行了预处理。然后，我们构建了一个简单的AlexNet模型，并使用训练集进行训练。最后，我们用测试集评估了模型在未见过的图像上的准确率。...这意味着如果在其他数据集上应用AlexNet，就需要大量的标注数据来训练一个有效的模型。
虽然这世上已经有了神器Keras，能用几条语句就轻松组建一个神经网络，但一想到它是站在Tensorflow的肩膀上，就让人不禁想起江湖中的那句传说： PyTorch 真香！...那么为什么不做一个PyTorch上的Keras呢？ 来自Facebook的Willian Falcon小哥决定一试，他搞了个包装器，把PyTorch中的各种通用配置全部包装在一起。...里，想用上单个GPU，直接调用即可： trainer = Trainer(gpus = [0]) trainer.fit(model) 使用能将内存占用减少一半的黑科技16位精度，不费吹灰之力： trainer...甚至是在1024个节点上以1024个GPU进行训练，也是开箱即用： trainer = Trainer(nb_gpu_nodes=128, gpus=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]）...想要训练闪电那么快的神经网络吗？Lightning简直为此量身定做。 此外，Lightning还和Tensorboard集成在了一起，可以轻松实现可视化学习。 ?
CIFAR-10 的消融研究和 SOTA 比较 CIFAR 上每一层的监督训练 通过测量在它们之上训练非线性对象分类器时获得的分类准确度来评估无监督学习的特征。...这些分类器在 CIFAR-10 上以有监督的方式进行训练。它们由 3 个全连接层组成；2 个隐藏层各有 200 个特征通道，此外还包括了BN和 ReLU 。 由第2个conv....在8个方向的情况下，几何变换的可分辨性不够，而且额外引入的4个旋转可能会导致旋转图像上的视觉伪影。 所以最好的一个是使用4个旋转0,90,180,270。...SOTA对比 上图是基于CIFAR-10的无监督特征学习方法评价 RotNet改进了之前的无监督方法，如Exemplar-CNN和DCGAN，并在CIFAR-10中实现了最先进的结果。...所有方法都使用AlexNet变体，并且在ImageNet上进行了预训练，除了“ImageNet标签”之外没有任何标签。
从数字上讲，我使用ResNet-50、101和152架构获得了45％，52％和50％的Top-1精度，这远非完美，但也并非无效。 在下文中，我概述了批标准化概念以及其常见解释。...总之，所有这三种解释都集中在批标准化的标准化方面。下面，我们将看一下由γ和β参数实现的BN的平移和缩放点。 复制论文 如果这个主意是好的，它应该对实现方式和超参数的选择具有弹性。...更详细地，我测试了以下命题： ResNet模型中，除了批标准化层的参数所有其他权重已经被锁定的情况下，模型仍然可以在CIFAR-10数据集上训练处良好的结果。...我将使用Keras的CIFAR-10和ResNet模块以及CIFAR-10数据集，并使用交叉熵损失和Softmax激活。...这项研究使我最困惑的是，我们都多少忽略了这两个参数。我记忆中只有一次关于它的讨论，该讨论认为在ResNet块上用“零”初始化γ很好，以迫使反向传播算法在早期时期更多地跳过连接。
我们还将简要讨论Google的AutoML，这是一套工具和库，允许具有有限机器学习专业知识的程序员在自己的数据上训练高精度模型。...根据你的输入数据集，神经架构搜索算法将自动搜索最佳架构和相应参数。神经架构搜索基本上是用一组自动调整模型的算法取代深度学习工程师/从业者！...Auto-Keras依然是利用神经架构搜索，但应用“网络态射”（在更改架构时保持网络功能）以及贝叶斯优化，以指导网络态射以实现更高效的神经网络搜索。...2.3.2 使用Auto-Keras实现我们的训练脚本： 让我们继续使用Auto-Keras实现我们的训练脚本，打开train_auto_keras.py文件并插入以下代码： ?...我们将使用Auto-Keras来探索更长的训练时间对精确度的影响。 让我们加载CIFAR-10数据集并初始化类名： ? 我们的CIFAR-10数据被加载并存储在第25行的训练/测试分组中。
目前业界考验大batch size收敛能力和大数据集上训练速度的一个权威基准是如何在ImageNet数据集上，用更大的batch size，在更短的时间内将ResNet-50/AlexNet这两个典型的网络模型训练到标准精度...例如，在CIFAR-10数据集上训练的ResNet模型有16个可调的超参数[8]，当多数超参数的取值为连续域的情况下，如此少量的超参数仍然可能造成组合爆炸。...然而，在一个英伟达的 M40 GPU 上用 ResNet-50 训练 ImageNet 需要 14 天；如果用一个串行程序在单核 CPU 上训练可能需要几十年才能完成[3]。...前文提过，CIFAR-10数据集上训练的ResNet模型就有16个超参。...通过以上三个方面，在ImageNet数据集上，机智平台可将ResNet-50/AlexNet在batch size 为64K时训练到基准精度！
完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...这可以使用to_categorical() Keras实用程序函数来实现。...，然后在测试数据集上评估它，返回运行的估计分类精度。...TTA的例子 我们现在可以更新CIFAR-10上CNN模型的重复评估，以使用测试时间增强。 上面关于如何在Keras中TTA的一节中开发的tta_predict()函数可以直接使用。...如何在Keras中从头开始实现测试时间增强。 如何使用测试时间增强来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。
CIFAR-10是由Hinton的学生Alex Krizhevsky(AlexNet的作者)和Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的彩色图像数据集。...CIFAR-10的官方地址如下： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10在TensorFlow中导入方式如下： from tensorflow.keras.datasets...CIFAR-100数据集地址： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10在TensorFlow中导入方式如下： from tensorflow.keras.datasets...VOC上训练出来的，比如Fast R-CNN系列的各种网络。...PASCAL VOC 数据集地址： http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ COCO COCO数据集是微软在ImageNet和PASCAL VOC数据集标注上的基础上产生的
AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破（第二名为26.2%），其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNet Classification with Deep...网络结构分析 由于受限于当时的硬件设备，AlexNet在GPU粒度都做了设计，当时的GTX 580只有3G显存，为了能让模型在大量数据上跑起来，作者使用了两个GPU并行，并对网络结构做了切分，如下：...数据扩充 基本方法 正如前面所说，数据扩充本质是减少过拟合的方法，AlexNet使用的方法计算量较小，所以也不用存储在磁盘，代码实现时，当GPU在训练前一轮图像时，后一轮的图像扩充在CPU上完成，扩充使用了两种方法...AlexNet代码实践 使用CIFAR-10标准数据集，由6w张32×32像素图片组成，一共10个分类。像这样： ?...可以看到实践中，AlexNet的参数规模巨大（将近2亿个参数），所以即使在GPU上训练也很慢。 · 错误分类可视化 蓝色为实际分类，红色为预测分类。 ?
▌示例数据集 CIFAR-10 数据集有10个类，我们用该数据集来展示本文的观点 为了简单起见，我们就在 CIFAR-10 数据集上训练两个单独的卷积神经网络 (CNN)，方案如下： 方法 1 ：以 TensorFlow...▌用 Keras 训练一个神经网络 用 Keras 实现的一个 miniVGGNet 卷积神经网络结构 训练我们网络的第一步是在 Keras 中构建网络的架构。...然后，打开一个终端并执行以下命令就可以用 Keras 实现一个神经网络： 在我的电脑 cpu 上运行每个训练 epoch 只需要 5 多分钟。...在第 58-73 行，我们用测试数据评估我们的模型并绘制最终的结果。 正如你所看到的，我们只是更换了所使用的方法 (使用 tf.keras)，实现了几乎一样的训练流程。...当然，原始精度并不是本节所重点关注的内容。 相反，更需要我们注意的是，如何在 Keras 模型内部，用 TensorFlow 的激活函数替换标准 Keras 激活函数！
Client端 明确一下Client端的任务，包含下面三个步骤： 将Server端发来的模型变量加载到模型上 用自己的所有数据更新当前模型 将更新后的模型变量发回给Server 在这些任务下，...如果要把整个模型中的变量值都加载，可以用tf.trainable_variables()获取计算图中的所有可训练变量（一个list），保证它和global_vars的顺序对应后，可以这样实现：...我相信这不是实现联邦的重点，因此在下面的代码中，我将函数体去掉只留下接口定义（完整代码在最后一个章节）： import tensorflow as tf import numpy as np from...当然，这样实现的最重要原因，是避免构建那么多个Client的计算图。咱没那么多显存TAT 概括一下：联邦学习的Clients，只是普通TF训练模型代码上，加上模型变量的值提取、赋值功能。...扩展 如果要更换模型，只需要实现新的模型计算图构造函数，替换Client端的AlexNet函数，保证它能返回那一系列的计算节点即可。
在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...为了验证这一点，我们在CIFAR-10数据集上训练了MiniGoogLeNet。 使用单个GPU，我们能够获得63秒的时间段，总训练时间为74分10秒。...在未来我想象multi_gpu_model将会发展并允许我们进一步定制哪些GPU应该用于训练，最终还能实现多系统训练。
如将 CIFAR-10 数据转换成点云，使用 PointConv 实现例如 AlexNet 和 VGG 结构的网络，可以达到与传统 CNN 相似的性能。...为了说明 PointConv 可以实现真正的卷积操作，我们还在图像分类数据库 CIFAR-10 上进行了测试。实验表明，PointConv 能够达到类似于传统 CNN 的分类精度。...由于图像一般以固定的网格状的矩阵形式存储，因此在图像上，卷积核通常在 3x3，5x5 的固定网格上实现。在 CNN 中，不同的邻域采用同一个卷积核进行卷积，从而实现平移不变性。...可以看到，5 层的 PointConv 可以达到和 AlexNet（5 层 CNN）相似的精度，同时，PointConv(VGG) 也可以达到和 VGG 相似的分类精度。...在 ModelNet40、ShapeNet 和 ScanNet 上的实验表明，基于 PointConv 构建的深度卷积神经网络在 3D 点云上执行操作时能够在具有挑战性的语义分割基准上实现当前最优结果。
为了提高 RNN 在验证集上的精度，作者对 RNN 进行了强化学习训练，该方法在 CIFAR-10 数据集上的错误率为 3.65。 本文提出的神经结构搜索是基于梯度的。...作者在 CIFAR-10 数据集上寻找最佳卷积层，并将其应用于 ImageNet 数据集。具体做法是将该层的更多副本堆叠在一起来实现的。每一层都有自己的参数，用于设计卷积架构。...来源：https://arxiv.org/pdf/1802.03268.pdf 以下是 ENAS 在 CIFAR-10 数据集上的表现情况： ?...Architecture Search） 该网络中提出的算法在 CIFAR-10 上实现了 3.6% 的 top-1 误差，在 ImageNet 上实现了 20.3% 的 top-1 误差。...搜索算法在 CPU 上运行，模型训练器模块在 GPU 上进行计算。 该模块在分离的进程中用训练数据训练神经网络，以实现并行化。图模块处理神经网络的计算图，并由搜索模块控制，进行网络形态学操作。
它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点，而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下，普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99.5%)。...在Neptune上，点击项目，创建一个新的CIFAR-10(使用代码:CIF)。 代码在Keras中，地址☞ https://keras.io/ 我们将使用Python 3和TensorFlow后端。...该代码中唯一的特定于Neptune的部分是logging。如果你想在另一个基础设施上运行它，只需更改几行。 架构和块(在Keras中) 将深度学习与经典机器学习区别开来的是它的组合架构。...我在训练集上的准确率达到了41%，更重要的是，37%的准确率在验证上。请注意，10%是进行随机猜测的基线。 多层感知器 老式的神经网络由几个密集的层组成。在层之间，我们需要使用一个激活函数。...在Manage columns中，记录所有的accuracy score(以及可能的log-loss)。你可以使用验证精度（validation accuracy）来整理你的结果。
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