如何计算神经网络预测的置信度分数 - 腾讯云开发者社区

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卷积神经网络学习路线（四）| 如何减少卷积层计算量，使用宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应？

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。...我们可以发现宽卷积(same填充方式卷积)的好处就是通过补0操作可以有效的保留原始输入特征图的边界特征信息。转置卷积和棋盘效应？...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

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目标检测算法中检测框合并策略技术综述

随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。...bi和M的IOU越大，bi的得分si就下降的越厉害。经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下： ? 论文置信度重置函数有两种形式改进，一种是线性加权的： ?...除了以上这两种分数重置函数，我们也可以考虑开发其他包含更多参数的分数重置函数，比如Gompertz函数等。但是它们在完成分数重置的过程中增加了额外的参数。...图 10 Softer-NMS实现过程如图 10所示Softer-NMS的实现过程，其实很简单，预测的四个顶点坐标，分别对IoU＞Nt的预测加权平均计算，得到新的4个坐标点。...4.1 算法思想传统的NMS算法缺失定位置信度，带来了两个缺点：（1）在抑制重复检测时，由于定位置信度的缺失，分类分数通常被用作给检测框排名的指标。

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贝叶斯神经网络(系列)第一篇

但是，由于输出层的softmax函数可以获得概率分数，它会调整一个类输出概率分数并最大化另一个类，从而导致一个类的置信度过高。这是点估计神经网络的主要问题之一。...许多人过去都采用过这种方法来处理标准神经网络模型。但是用变分方法来估计贝叶斯网络中的后验估计计算量非常大。使用高斯近似分布会大大增加模型参数的数量，而不会大幅增加模型容量。...在下一篇博客中我们将会介绍理解贝叶斯神经网络所用到的所有基础知识。接下来的几周我们期望做的事情：我们将看到Backprop方法如何将Bayes有效地应用于CNN。...我们将介绍应用两个卷积运算的想法，一个用于均值，一个用于方差。我们将会看到模型如何从多个简单的模型平均中学习到更为丰富的表现形式和预测结果。...我们将估计贝叶斯神经网络中的任意和认知不确定性。更进一步，我们将凭经验证明不确定性如何降低，使得网络做出的决策随着训练准确性的提高而变得置信度更高。

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. | MassiveFold，大规模并行优化的AlphaFold

MassiveFold为多聚体靶标H1140生成的相关图表图 2 此外,MassiveFold还绘制了不同维度的置信度分数分布图,包括按AlphaFold神经网络版本(图2a)、按单个神经网络模型(图...由于MassiveFold可以使用不同的参数组合运行,因此也可以生成比较不同参数组合下置信度分数分布的图表(图2b)。...分数分布图和循环图展示了预测行为,突出显示了AlphaFold置信度分数随神经网络模型变化的多样性。图2d展示了MassiveFold对CASP15目标H1140进行默认运行时预测结果的多样性。...在这里,生成了75个结构(每个神经网络模型5个),最高分数不超过0.6。当计算扩展到1,005个结构(每个神经网络模型67个,其他参数不变)时,已经产生了一些置信度分数超过0.8的异常值(图2e)。...这些图还表明,在这种情况下,只有v1神经网络模型产生了高置信度结构,如果只对前五个神经网络模型(均为v1)进行扩展采样,就可以减少计算时间。

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ICCV2019 Oral | 如何避免高置信度的错误预测（附开源代码）

该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？...在一个数据集上训练，在其余的数据集上测试，观察置信度的分布情况。实验发现，CEDA和ACET都能显著缓解本文开头阐述的问题，即神经网络对已知分布以外的样本置信度过高的问题。...对于图2中红色和绿色两个半月形的训练样本，简单的分类器只会在两个类别中间画出N字型的低置信度区域。虽然模型并没有见过左上部分和右下部分的数据，但它仍然会在这一大片区域给出100%置信度的分类预测。...图2.简单的二分类模型的置信度作者使用CEDA的方法训练模型，由图3能够得知，对于训练数据以外的大部分数据，模型都能给出比较低置信度的预测。

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【计算机视觉】检测与分割详解

【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。...作者 | Ravindra Parmar 编译 | Xiaowen Detection andSegmentation through ConvNets ——计算机视觉-目标检测与分割神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用...我们首先将整个输入图像划分为SXS网格，每个网格单元与b边界(x，y，w，h)一起预测c条件的类概率(Pr(Class | Object))，每个边界盒(x，y，w，h)都有一个置信度分数。...置信度分数反映了模型对框中包含对象的信心程度，如果框中没有对象，则置信度必须为零。在另一个极端，置信度应与预测框与ground truth标签之间的交集(IOU)相同。...Confidence score =Pr(Object) * IOU 在测试时，我们将条件类概率和单个边框置信度预测相乘，这给出了每个框的特定类别的置信度分数。

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使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分

该模型的作用是通过卷积神经网络产生128维的特征向量，用以代表这张脸。网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。...欧氏距离（2）基于线性组合系数的接近度表示：我们将表1的数据矩阵进行转置，得到如下表所示的矩阵： ? 样本数据转置矩阵将以上矩阵设为A，测试图片所形成的特征列向量为b。 ?...取欧式距离的前5张，进行类别投票以检验分数，若投票结果类别对应的分数值与之前求得分数相差较大，则将本次投票结果以一定的比例折算进入总分，调整原有分数，以防误差过大。 ? 测试图片1 ?...数据结果如下：欧式距离最近10张图片的性别结果：[1,1,0,0,1,1,1,1,1,1] 余弦距离最近10张图片的性别结果：[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1] 结果为：男性，置信度confidence...=8*2/20=0.8 置信度表示本次结果的可信度，或根据先验知识，求预测类别的概率。

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一文带你了解神经网络是如何学习预测的

3、神经网络是如何计算的现在，我们已经知道了什么是神经网络以及它的基本结构，那么神经网络中的神经元是如何对输入数据进行计算的呢？在此之前，我们要解决一个问题：数据是如何输入到神经网络中的？...现在我们得到了图像在计算机中的表示方式，那么如何将它输入到神经网络呢？通常我们会把上述三个矩阵转化为一个向量，向量可以理解成 1 * n（行向量）或 n * 1（列向量）的数组。...神经网络是如何进行预测的首先明确模型训练和预测的区别：训练是指通过使用已知的数据集来调整模型的参数，使其能够学习到输入和输出之间的关系；预测是指使用训练好的模型来对新的输入数据进行预测。...公式中的 dot () 函数表示将 w和 x进行向量相乘。举例：如果一个输入数据有 i个特征，代入公式计算结果为：如何理解这个公式呢？...神经网络是如何进行学习的得到预测结果后，神经网络会通过损失函数判断预测结果是否准确，如果不够准确，神经网络会进行自我调整，这就是学习的过程。损失函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的误差。

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三维重建24-立体匹配20，端到端立体匹配深度学习网络之置信度计算的几种思路

我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据，也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案，另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案，以及把置信度的预测，与视差的生成，整合到同一个网络流程中...这个网络通过全连接层FC3输出其预测的视差向量y，它代表着每一个可能的视差值对应的预测得分，很显然分数最高的视差值作为中心像素的最终预测视差，即预测的视差值为argmax_i y_i 同时，为了从视差网络中获得置信度...这种处理方法的好处是，置信度图的预测网络可以作为一个独立的部分存在，即与视差匹配网络独立。那么，它的泛化性如何呢？...因此，尽管神经网络可能提供有关预测可靠性和网络内部工作的重要信息，但在实践中，神经网络的不确定性在很大程度上被忽视了。那么有没有好的方法利用神经网络的这种能力呢？...它们要么是直接通过原始视差图来计算，要么在原始视差图上附加别的信息（例如参考图像）来计算，但无论如何，都仅仅使用了局部的信息，也仅仅使用了感受野很小的卷积核。

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YOLO论文翻译——中文版

引言人们瞥一眼图像，立即知道图像中的物体是什么，它们在哪里以及它们如何相互作用。人类的视觉系统是快速和准确的，使我们能够执行复杂的任务，如驾驶时没有多少有意识的想法。...由于我们将检测视为回归问题，所以我们不需要复杂的流程。测试时我们在一张新图像上简单的运行我们的神经网络来预测检测。...统一检测我们将目标检测的单独组件集成到单个神经网络中。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测一张图像中的所有类别的所有边界框。...每个网格单元预测这些盒子的BB个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对盒子是否包含目标的信心，以及它预测盒子的准确程度。...如果该单元格中不存在目标，则置信度分数应为零。否则，我们希望置信度分数等于预测框与真实值之间联合部分的交集（IOU）。每个边界框包含5个预测：xx，yy，ww，hh和置信度。

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神探Sherlock如何用AI破案？教你在Excel中搭建一个人脸识别CNN网络

卷积神经网络体系结构第一步 ▌输入：一张图片就像是成千上万的数字下面是我们的输入图片，我们是如何对这张照片进行操作的呢？...所有这些乘法都加在一起，然后在末尾添加一个偏差项，得到的最高分就是模型的猜测。 Logit 分数计算为什么得到了最高分数却不是最终结果？...▌第2部分：Softmax——Sherlock 的置信度加权概率分数 2.1．Sherlock 的置信水平：为了找到 Sherlock 的置信水平，我们取字母 e（等于2.71828）为底，并计算 logit...在进行幂运算中还保证了没有负分数。由于 logit 分数“可能”为负数，所以下图是置信度曲线：置信度曲线 2.2....我们不是用实际概率（1.00）减去预测概率（0.97）来计算损失，而是通过log 来计算损失，当 Sherlook 的预测结果离 1 越远的时候，损失是指数级增长的。

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适用于视频编码帧间预测分数像素插值的卷积神经网络方法简介

Yan等人提出一种基于CNN的帧间预测分像素插值方法，针对每一个分数像素位置都训练一个卷积神经网络，使用经过特定预处理的整像素位置图像分别预测其余的分像素位置，在LDP的编码配置下，平均的BD-Rate...四、最新进展上海交通大学图像所研究团队提出了一种适用于视频编码帧间预测分数像素插值的卷积神经网络方法，在一定程度上解决了上述问题，在编码性能提升上有不错表现，模型结构清晰合理。...该方法选择一个性能良好的超分辨率卷积神经网络作为基本框架，在训练时加入一个权值掩蔽层来区分整数像素与分数像素，同时配合专门设计的数据预处理步骤，可以使训练得到的网络更加符合帧间预测分数像素插值特性，并且可以同时得到所有分数像素位置像素值...在编码过程中，为使用训练好的卷积神经网络进行分数像素插值，需要先将原始尺寸的整数像素图像使用DCTIF插值到规定尺寸，然后输入卷积神经网络，生成分数位置像素。...表2给出了使用提出的预处理方法以及网络结构训练得到的卷积神经网络进行亮度分量二分之一位置分数像素插值与原始基于DCTIF的插值方法在LDP编码配置下的率失真性能对比。 ?

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ICML2020 | 神经网络的图结构如何影响其预测性能?

在本文中，作者系统地研究了神经网络的图结构如何影响其预测性能，并提出了一种新的基于图的神经网络表示方法称为“关系图”。 1 背景神经网络通常被表示为神经元之间的连接图。...尽管已被广泛使用，但目前对神经网络的图结构与其预测性能之间的关系几乎没有系统的理解。建立这样的关系在科学上和实践上都很重要，因为它对设计更高效、更准确的结构产生直接影响。...它还将为执行神经网络的新硬件结构的设计提供参考。理解构成神经网络基础的图结构也将推进深度学习的科学发展。然而建立网络结构和其准确性的关系并不容易，因为尚不清楚如何将神经网络映射到图(反之亦然)。...自然的选择是使用计算图表示，但它有很多限制：(1)缺乏通用性 (2)与生物学/神经科学脱节。基于此，作者系统地研究了神经网络的图结构与其预测性能之间的关系。...该成果对设计神经网络架构，推进深度学习的科学以及提高对神经网络的总体理解具有启示意义。 ? 图1 作者的方法概述 2 模型为了研究神经网络的图结构与其预测性能之间的关系，需设计和探索关系图空间。

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. | 基于图神经网络预测有机反应的通用模板

1 简介预测有机反应结果是化学中的一个基本问题，利用计算机模型精准预测有机反应能够大大加快新分子的设计过程。...使用双层神经网络对每个键的AoT进行预测，并通过SoftMax将最终预测结果转换为每个键的AoT得分，如公式（9）、（10）所示。...预测出AoT的分数后，将所有键的预测AoT按分数排序，逐一收集预测AoT，直到收集到的AoT满足预测GRT的所需要的反应变化。最后，将预测的GRT应用于预测的反应中心。...表1混合预测场景下USPTO-480k数据集的top-k精确匹配精度此外，模型会为每个预测对象生成分数作为其排名，预测分数可以解释为给定有机反应的预测结果的置信度。...由图3可以看出模型预测分数越高，两种分子之间具有实际反应的概率越高。统计结果显示对于预测分数大于0.99的例子来说，其反应匹配正确率高达98.4%。

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必考一题～

其主要缺点包括如下：物体重叠：如下面第一张图，会有一个最高分数的框，如果使用的话就会把其他置信度稍低，但是表示另一个物体的预测框删掉（由于和最高置信度的框过大） ?...传统的方法是基于分类分数的，只有最高分数的预测框能留下来，但是大多数情况下和分类分数不是强相关，很多分类标签置信度高的框都位置都不是很准。 ? 主要是针对过度删除框的问题。...函数是为了降低目标框的置信度，满足条件，如果和的越大，就应该越小， - 提出了两种函数：经典的算法将大于阈值的窗口的得分全部置为，可表述如下： ?...多加了一个预测，也就是，而的预测其实就是上面公式中的。因此，整个计算过程如下：计算与的2范数距离和计算出 . 通过与的2范数距离算出 ....使用与计算散度作为，最小化。关于坐标回归的损失函数：而后面两项是与无关，可以去掉～因此，计算过程如下图所示： ? 网络预测出来的结果是。

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用TensorFlow.js进行人体姿态估计：在浏览器中即可实时查看人体姿态

在高级姿态估计发生在两个阶段：一个输入的RGB图像通过卷积神经网络馈送。使用单姿态或多姿态解码算法来解码姿势，构建置信度得分，关键点位置和来自模型输出的关键点置信度得分。...我们来回顾单姿态估计算法的输入：输入图像元素 – 包含要预测图像的html元素，例如视频或图像标记。重要的是，馈入的图像或视频元素应该是方形的。图像比例尺 – 在0.2和1之间的数字。...现在让我们回顾一下单姿态估计算法的输出：包含姿势置信度得分和17个关键点数组的姿势。每个关键点都包含关键点位置和关键点置信度分数。...例如，单姿态估计算法返回姿势置信度分数，其自身包含关键点阵列（通过部分D索引），每个关键点具有置信度分数和x，y位置。为了获得姿势的关键点：在热图上进行sigmoid激活以获得分数。...keypointPositions = heatmapPositions * outputStride + offsetVectors 最后，每个关键点置信度分数是其热图表位置的置信度分数。

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如何避免高置信度的错误预测 | 附源码

该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。...这个现象引发了一个问题：神经网络的预测什么时候是可靠的，具体来讲，当这个样本在已知分布以外时，神经网络能不能以较低的置信度表示没有学习过这种样本，避免高置信度的错误预测？ ?...对于图2中红色和绿色两个半月形的训练样本，简单的分类器只会在两个类别中间画出N字型的低置信度区域。虽然模型并没有见过左上部分和右下部分的数据，但它仍然会在这一大片区域给出100%置信度的分类预测。...图2.简单的二分类模型的置信度作者使用CEDA的方法训练模型，由图3能够得知，对于训练数据以外的大部分数据，模型都能给出比较低置信度的预测。 ?...图4.基于ACET的二分类模型的置信度七、总结与讨论本文提出了一个重要问题：带有ReLU的神经网络模型在已知分布以外的样本上置信度过高。

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YOLO v1

单个神经网络在一次评估中直接从完整的图像中预测边界框和类概率。整个检测流水线是单个网络，因此可以直接对检测性能进行端到端优化。...这些置信度得分反映了一个box包含目标的可信度有多高与box的预测有多准确。...通常置信度定义为：P_{r}(O b j e c t) * I O U_{\text {pred }}^{\text {truth }}如果在单元格中不存在目标，置信分数应该置为零。...否则置信分数等于预测框和标签之间的IOU。----每个边界框由五部分组成：x，y，w，h和置信度。(x, y)坐标表示box的中心相对于网格单元格的边界。宽度和高度相对于整个图像来预测。...这将这些单元格的“置信度”分数推向零，通常会压倒包含对象的单元格的梯度。这可能导致模型不稳定，导致早期的培训出现分歧。

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神经网络需要强大的计算能力如何解决？

神经网络能为我们提供哪些传统机器学习无法提供的功能？　　我还经常看到另一个问题:——神经网络需要强大的计算能力。所以当问题中只有一些细微的差别时，使用神经网络真的值得吗？...MLP无法捕获处理序列数据所需的输入数据中的序列信息。　　现在，让我们看看如何通过使用两种不同的体系结构来克服MLP的局限性，即——循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(美国有线电视新闻网)。　　...循环神经网络可以帮助我们解决以下相关问题: 　　时序数据　　文本数据　　音频数据　　2.递归神经网络的优势(RNN) 　　RNN可以捕捉数据中出现的序列信息，例如，预测期间文本中单词之间的依赖关系...RNN分享不同时间步长的参数。这通常称为参数共享。这将减少培训参数和计算成本。　　发达的RNN 　　如上图所示，三个权重矩阵U、W和V是在所有时间步长中共享的权重矩阵。　　...梯度消失(RNN) 　　如图所示，当到达初始时间步长时，在最后时间步长计算的梯度消失。　　卷积神经网络　　1.美国有线电视新闻网是什么？为什么使用美国有线电视新闻网？

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目标检测算法中检测框合并策略技术综述

随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。...算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分，其伪代码如图 5所示： image.png 经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下：论文置信度重置函数有两种形式改进...除了以上这两种分数重置函数，我们也可以考虑开发其他包含更多参数的分数重置函数，比如Gompertz函数等。但是它们在完成分数重置的过程中增加了额外的参数。...4.1算法思想传统的NMS算法缺失定位置信度，带来了两个缺点：（1）在抑制重复检测时，由于定位置信度的缺失，分类分数通常被用作给检测框排名的指标。...（2）缺乏定位置信度使得被广泛使用的边界框回归方法缺少可解释性或可预测性。

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