一、前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。...，不受位置的影响（池化后相当于把图片上的点平移了） 正如卷积神经网络一样，在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元，只对应一小块感受野的区域。...3、结论 长和宽两倍小，面积4倍小，丢掉75%的输入值 一般情况下，池化层工作于每一个独立的输入通道，所以输出的深度和输入的深度相同 4、代码 import numpy as np from sklearn.datasets...height, width, channels = dataset.shape print(batch_size, height, width, channels)# channels是3个 # 创建输入和一个池化层...ReLU层，然后是一个池化层，然后另一些个卷积层+ReLU层，然后另一个池化层，通过网络传递的图片越来越小，但是也越来越深，例如更多的特征图！
深度学习中的绝大多数模型都是靠求导梯度下降来进行参数更新. 但是如果遇到不可求导的操作该怎么办? 这时候如何优化我们的模型呢. 本文盘点了深度学习中的不可导操作(次梯度和重参数化)....为什么需要gumbel-softmax 乍看起来，gumbel-softmax 的用处令人费解。比如上面的代码示例，直接使用 softmax，也可以达到类似的参数训练效果。但两者有着根本的区别。...原理上，常规的 softmax 直接建模了一个概率分布（多项分布），基于交叉熵的训练准则使分布尽可能靠近目标分布；而 gumbel-softmax 则是对多项分布采样的一个近似。...使用上，常规的有监督学习任务（分类器训练）中，直接学习输出的概率分布是自然的选择；而对于涉及采样的学习任务（VAE 隐变量采样、强化学习中对actions 集合进行采样以确定下一步的操作），gumbel-softmax...提供了一种再参数化的方法，使得模型可以以端到端的方式进行训练。
前言：CNN的优化方法依旧可以是梯度下降的方法，类似于BP算法中的反向传播，一般采用小批量梯度下降的方法，来更新参数，同时回答CNN遗留下来几个问题 池化层怎么反向传播？...Maxpool 池化层反向传播，除最大值处继承上层梯度外，其他位置置零。 ? 为什么采用小批量梯度下降？...为了同时保证训练过程比较快，和最终训练参数的准确率， 学习率设置 学习率被定义为每次迭代中成本函数中最小化的量。也即下降到成本函数的最小值的 速率是学习率，它是可变的。...从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以 使梯度下降法得到更好的性能。...step策略由于过于平均，而loss和accuracy的下降率在整个训练过程中又是一个不平 均的过程，因此有时不是很合适。fixed手工调节起来又很麻烦，这时multistep可能就会派 上用场了。
同理avgpooling也就是平均池化层就是将2*2的区域的所有值加起来取得均值存放。 二.反池化 反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。...池化有两种：最大池化和平均池化，其反池化也需要与其对应。 （1） 平均池化和反平均池化 首先还原成原来的大小，然后将池化结果中的每个值都填入其对应原始数据区域中相应位置即可。...平均池化和反平均池化的过程如下： ?...（2） 最大池化和反最大池化 要求在池化过程中记录最大激活值的坐标位置，然后在反池化时，只把池化过程中最大激活值所在位置坐标值激活， 其他的值设置为0.当然，这个过程只是一种近似。...因为在池化过程中，除了最大值的位置，其他的值也是不为0的。 最大池化和反最大池化的过程如下： ? 最后我这是一列的学习笔记，有兴趣入门深度学习的可以看看在下后面的深度学习系列的笔记。
在整个管道中，他们特别添加了一个物理的、可微分的相机模型和一个可微分的色调映射器，并提出了一个公式，以更好地近似单像素点光栅化的空间梯度。...总而言之，这篇论文的研究成果如下： • 用于场景细化和可视化的端到端可训练的基于点的神经渲染管道。 • 使用伪影几何概念的单像素点碎片的可微分光栅化器。...使用平均池化执行下采样，并通过双线性插值对图像进行上采样。 研究人员主要使用门控卷积，它最初是为填孔任务而开发的，因此非常适合稀疏点输入。...另一个限制是，点位置的优化对于中到大的学习率是不稳定的。因此，该管道需要合理的初始点云，例如，通过多视图立体系统或 LiDaR 扫描仪。 研究人员认为这个问题是由光栅化过程中的梯度逼近引起的。...它适用于相机模型和相机角度优化，因为数千个点的空间梯度在一个优化器步骤中得到平均。然而，对于位置点梯度，仅使用单个近似梯度来更新其坐标。因此需要非常低的学习率来平均点梯度随时间的变化。
在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。例如为了提供个性化的内容，智能广告系统应该能够识别使用的用户并确定他们的性别和年龄，跟踪他们在看什么，等等。...MTL 问题中的优化目标可以表述为 这里‘wi’是特定任务的权重，‘Li’是特定的损失函数，使用随机梯度下降来最小化上述目标，共享层“Wsh”中的网络权重更新为： 当任务梯度发生冲突时，或者说当一个任务的梯度幅度远高于其他任务时...梯度归一化 有一种称为梯度归一化 (GradNorm)[1] 的优化方法，通过使不同任务的梯度具有相似大小来控制多任务网络训练的方法。这样可以鼓励网络以相同的速度学习所有任务。...在 NYUD-v2 上是语义分割和深度估计的任务，这对任务密切相关的，语义分割和深度估计都揭示了场景的相似特征，例如布局和对象形状或边界。但是PASCAL 包含一个更大、更多样化的任务类型。...Normal 方法可能会导致梯度不平衡，并自动专注于某一项任务而忽略其他任务。论文提出的一种梯度归一化，用于深度多任务网络中的自适应损失平衡来解决这个问题。
来源：DeepHub IMBA本文约2600字，建议阅读5分钟本文介绍了多任务学习中的网络架构与梯队归一化。 在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。...MTL 问题中的优化目标可以表述为 这里‘wi’是特定任务的权重，‘Li’是特定的损失函数，使用随机梯度下降来最小化上述目标，共享层“Wsh”中的网络权重更新为： 当任务梯度发生冲突时，或者说当一个任务的梯度幅度远高于其他任务时...梯度归一化 有一种称为梯度归一化 (GradNorm)[1] 的优化方法，通过使不同任务的梯度具有相似大小来控制多任务网络训练的方法。这样可以鼓励网络以相同的速度学习所有任务。...在 NYUD-v2 上是语义分割和深度估计的任务，这对任务密切相关的，语义分割和深度估计都揭示了场景的相似特征，例如布局和对象形状或边界。但是PASCAL 包含一个更大、更多样化的任务类型。...Normal 方法可能会导致梯度不平衡，并自动专注于某一项任务而忽略其他任务。论文提出的一种梯度归一化，用于深度多任务网络中的自适应损失平衡来解决这个问题。
机器学习和深度学习中的正则化方法 之前我们介绍过在机器学习和深度学习中可能存在过拟合问题，过拟合会导致高偏差，解决办法有两个，一个是增加数据量，一个是正则化，下面我们就介绍一下正则化。...Stop 1 Bias偏差和Variance方差 1.1 问题描述 我们在机器学习任务中，都会讲数据集分为训练集和验证集，对其评估会有训练集误差和验证集误差，偏差是用来衡量训练集误差的，训练集误差大就是高偏差...最小化，接近0但不等于0，而L1范数在这里是希望一些元素等于0. 2.2 L1范数和L2范数的区别 下降速度 在机器学习任务中主要用L1范数和L2范数进行正则化，模型需要在损失函数引入正则化之后进行最小化权值参数...总结一下：L1正则化可以提取少量特征，其他特征都为0，在特征选择比较有用，在所有特征中只有少量特征对结果产生重要影响。L2正则化中所有特征都能对结果产生作用，但是作用都很平均。...，避免有些特征仅仅在某些特定特征下才有效的情况，因此每个神经元最后的参数都比较小，且平均，一般设置为0.5或者0.2等。
振幅最大的是梯度伪影(GA)，它是由与电极和受试者头部形成的电路上的图像采集相关的时变磁场引起的。...其中大多数是基于人工平均模板减法(AAS)技术，其工作原理是对具有周期性伪影的信号的一组片段进行平均，以获得伪影模板并从信号中减去它。...表1再伪迹去除算法中使用到的参数设置2.2.1 梯度伪迹对这些片段进行平均，以取消与TR(生理信号和除GA之外的伪影)无关的信号分量，并创建平均GA模板。...在RecView中，使用MRI伪影和脉冲伪影滤波器来减少伪影。在MRI滤波器中，TR设置为1260 ms，在PA滤波器中，平均脉冲数设置为30。在EEGLAB中，使用fMRIb插件。...讨论这项工作提出并验证了NeuXus开源工具，用于使用传统硬件设置实时减少同时获得EEG-fMRI的梯度和脉冲伪影。
然而，由于天气条件通常是非均匀的和时间变化的，恶劣天气图像修复是一个具有高度非凸问题的任务，已在计算机视觉领域广泛研究[12, 17, 25]。 恶劣天气图像修复随着深度学习的发展取得了显著的进步。...受到[13]的启发，由于被遮挡的伪造物，如雨雪图案，包含具有各种方向的退化模式，作者利用包含水平条纹池化和垂直条纹池化操作的条纹池化，将特征投影到水平和垂直方向。...接下来，作者通过实例归一化（IN）层处理，同时通过一个不使用实例归一化层的卷积层处理。这使得TAB能够自适应地调整特征分布，同时同时保留原始信息。...在表3中，第一行（Net1）作者通过用卷积层替换所提出的组件（包括LPA、GSA和GDA），构建了一个基准。在第二行（Net2），作者展示了LPA的有效性，它旨在捕捉由降质模式引起的位置遮挡伪影。...通过使用LPA，作者平均可以获得0.22dB的改进， compared to Net1。在第三行（Net3），作者展示了GSA的有效性，它旨在提取由降质模式引起的全局遮挡伪影。
除了我们在上文观察到的高频棋盘状伪影外，早期的反卷积可以产生较低频率的伪影，我们将在后文更详细地探讨。 重叠&学习 不均匀重叠虽然是有效的框架，也可以说它是一种简单化。...但是，在尺寸调整卷积层中调整去卷积层能让这些“棋盘效应”消失。谷歌大脑团队在接下来的论文中将会用更加连贯的实验和更先进的结果，展示这种技术的优势。...我相信这是由于最大池化造成的。Henaff 和 Simoncelli 在2015年的论文中曾提出，高频率的Artifacts与最大池化有关。） ?...在特征可视化上，更多最新的研究明确地识别和补偿这些高频率的梯度组建。一个问题是，有没有更好的神经网络架构，可以让这些工作变成“非必要”选项。 这些梯度Artifacts 影响了GAN？...如果梯度 Artifacts 能影响一个被优化的图像，在特征可视化中，这些图像基于一个神经网络梯度，我们还期待，也许它也会影响由生成器参数化的图像集，因为它们都是在GAN中通过鉴别器进行优化。
本文对一些经典语义分割方法和基于深度学习的语义分割方法进行了讨论，此外还讨论了常见的选择和应用损失函数的方法。 ? 语义分割。...通过最小化能量，可以得到一个好的分割输出结果。 深度学习方法 深度学习极大地简化了进行语义分割的工作流程，并且得到了非常好的分割结果。...在本节中，我们将讨论用于训练这些深度学习方法的流行的模型架构和损失函数。 1. 模型架构 全卷积网络（FCN）是最简单、最流行的用于语义分割的架构之一。...其中一个缺点就是由于转置卷积（或称反卷积）操作的输出不均匀重叠而导致棋盘状伪影的存在。 ? 棋盘状伪影的形成过程。 另一个缺点是，由于编码过程中损失了一部分信息，导致边界的分辨率很低。...例如，金字塔场景解析网络（PSPNet）使用四种不同尺寸的卷积核和步长来执行池化操作（最大池化或平均池化），从而输出卷积神经网络（如 ResNet）的特征图。
本文深入探讨了深度残差网络（ResNet）的核心概念和架构组成。我们从深度学习和梯度消失问题入手，逐一解析了残差块、初始卷积层、残差块组、全局平均池化和全连接层的作用和优点。...一个标准的ResNet模型由多个残差块组成，通常开始于一个普通的卷积层和池化层，用于进行初步的特征提取。接下来是一系列的残差块，最后是全局平均池化层和全连接层。...与传统的全连接层相比，全局平均池化有几个显著优点。 功能和作用 降维: 全局平均池化层将每个特征图（Feature Map）缩减为一个单一的数值，从而显著减小模型参数和计算量。...然而，全连接层往往包含大量的参数，从而增加了过拟合的风险。与之相比，全局平均池化由于其参数更少、计算更简单，因此更受现代深度学习架构的青睐。...，包括深度残差网络、梯度消失问题、残差块、初始卷积层、残差块组、全局平均池化以及全连接层，我们不仅理解了其背后的设计思想和优势，还通过PyTorch实现了一个完整的ResNet模型并进行了训练与评估。
现实中，不同颜色虹膜的现象被称为异瞳，但这对人类来说是罕见的。这种伪影在生成的人脸中的严重程度各不相同，且并非存在于所有的样本中。...对于Face2Face等方法，估算几何体、估算照明和渲染的过程是显式建模的，而在基于深度学习的方法中，这种模型通常是从数据中隐式学习的，因此对入射光照的错误或不精确的估计将导致相关伪影出现。...漫反射通常可以令人信服地重建，特别基于深度学习技术生成的篡改，我们无法发现其相关的伪影。在Face2Face操作的某些情况下（为啥目测DeepFake生成的好像也有？）...如前所述，与光照的情况类似，Face2Face通过将可变形模型拟合到图像中，从而显式地建模几何估计，基于深度学习的技术隐式地从数据中学习底层模型。...B、基于视觉伪影的分类 在实际检测中，伪影的视觉外观并不总是像示例种那样明显，然而，我们表明相对简单的特征可以用来建模这些观测，这些特征可用于检测生成或篡改的人脸。
乍一看，鲁棒ResNet的输出似乎与VGG-19相当。然而，仔细观察，ResNet的输出似乎有噪音，并显示了一些工件（7）。 ? VGG和ResNet合成纹理的伪影比较。通过在图像周围悬停来进行交互。...这个图是由Odena等人从反褶积和棋盘图中重新使用的。 目前还不清楚是什么导致了这些伪影。一种理论是，它们是由卷积层中不可分割的内核大小和步长造成的棋盘图伪影(Odena)。...它们也可能是由于存在max池层(Henaff等)而造成的工件。无论在何种情况下，这些伪影虽然有问题，但似乎在很大程度上不同于对抗性鲁棒性在神经风格转换中解决的问题。...调整步长值，这样它就可以清楚地划分内核大小，这可能消除棋盘图伪影。用平均池层替换最大池层也可能有助于减少构件。您还可以尝试可微分图像参数化的技术，并结合鲁棒性应用图像转换和去相关参数化。...在深度学习文献中，有一个专门研究对抗攻击和防御的完整领域。 这通常被定义为在一些预定义的扰动集中，如L2球。
可设置动态的学习率，逐步减小。 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。...Batch Normalization： 加BN批规范化层。 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。...这个方法不仅存储了AdaDelta先前平方梯度的指数衰减平均值，而且保持了先前梯度M(t)的指数衰减平均值，这一点与动量类似。 在实际应用中，Adam方法效果良好。...梯度下降法和牛顿法/拟牛顿法相比，两者都是迭代求解，不过梯度下降法是梯度求解，是一阶的方法，而牛顿法/拟牛顿法是用二阶的海森矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解。 相对而言，使用牛顿法/拟牛顿法收敛更快。...connectivity的，在稠密连接模块之间以一个卷积和池化层连接： DenseNet通过稠密连接，降低了参数量，但是由于要保存很多网络先前的计算状态，所以在内存占用方面很恐怖。
在第二步中，在Conv8 之后添加两个全连接的层，并使用subjective scores进行微调以学习人类的观点。...为了利用不同大小的图像，对Conv8应用全局平均池化(GAP)，并将其变成全连接层。为了补偿丢失的信息，将两个手工特征μ和σ连接到FC1(请参见上图)。...该阶段的损失函数定义为： 阶段二的损失函数，μ和σ是手工特征，S是subjective score 其中v是应用于Conv8的全局平均池化操作。...失真加重 作者说，选择失真类型至关重要，因为不同的失真会引入不同的伪影，并且需要有一致的PRI。例如，为了估计模糊的伪影，我们可以对失真的图像进行模糊处理。...选定的失真为JPEG，JP2K，高斯模糊(GB)和白噪声(WN)，以测量阻塞，振铃，模糊和噪声伪影。
该模块与汇聚层结合能更好地挖掘特征中的信息，减少参数冗余。研究发现汇聚层和注意力机制的作用有1+1>2的效应。 多帧融合：时移模块(Temporal shift)，该模块是一种轻量的时域信息迁移模块。...压缩失真和纹理分析：分析了退化数据的压缩伪影和真实纹理的分布和模式，通过可视化(如下图右侧)像素误差信息，添加必要的连接（下图左侧），让网络更好辨别二者。...02 AR-SR损失函数设计 一直以来，AI技术的可控性和可解释性都是比较差的，因此深度学习也常常给与人们一种捉摸不透的“黑盒子“印象。...同时现有数据驱动的去压缩失真、去噪算法也伴随着像素平均化的影响，出现over-smooth的现象。...（左：受损画质 右：AR-SR提升结果） 同时，“AR-SR”是深度学习技术和编解码先验知识结合的一次实践。
我们还提出利用低光输入的照度信息作为深度特征每一层的自规则化注意图来规范无监督学习。感谢无监督设置，我们证明了EnlightenGAN可以非常容易地适应增强现实世界的低光图像从不同的领域。...另外，通过学习色彩变换、去噪和去噪的通道，更注重避免微光增强过程中被放大的伪影，这在设置和目标上与开化gan有所不同。 对抗学习的方法：GANs[26]已被证明在图像合成和翻译方面是成功的。...i表示第i个最大池化层，j表示第i个最大池化层之后的第j个卷积层。 和 为提取的特征图的维数。默认情况下，我们选择i = 5 j = 1。...我们从bd -100k集合中选取950张夜间照片(像素强度平均值小于45)作为微光训练图像，另外选取50张微光图像进行遮挡测试。这些低光图像受到严重的伪影和高ISO噪声的影响。...最初的开明gan也导致了在这个未被看到的图像领域明显的伪影。相比之下，开明的gan N产生了最赏心悦目的结果，在亮度和伪影/噪声抑制之间取得了令人印象深刻的平衡。
我们将需要使用 Python 和 TensorFlow 来实现所有的项目，课程中也会教这一部分。完成这门课程后，你将能以创新的方式将深度学习应用到你的工作中。该课程是以翻转课堂的形式教学的。...PPG 中确定心率以及如何确定运动伪影中的加速度计信号的问题。...然后是深度模型的优化或调参技巧，例如初始化、正则化、数据集划分、Dropout、归一化、梯度检查等，和各种经典的学习率衰减方法，如动量算法、Adam 等。 ?...此外，这一部分 C2M1 和 C2M2 分别介绍了深度学习的技巧与基本的最优化方法。其中虽优化方法从批量梯度下降和小批量梯度下降开始到 Adam 最优化方法介绍了基本的学习过程。...在 C4M1 中，吴恩达重点介绍了 CNN 及各个模块，包括卷积层、池化层、卷积步幅和 Padding 等。其中卷积层试图将神经网络中的每一小块进行更加深入的分析，从而得出抽象程度更高的特征。
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