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线性损失和精度CNN图

是机器学习和深度学习领域中常用的概念和技术。

线性损失（Linear Loss）：线性损失是一种常见的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。线性损失函数的定义如下： L(y, f(x)) = |y - f(x)| 其中，y表示真实值，f(x)表示模型的预测值。线性损失函数计算预测值与真实值之间的绝对差异，即预测误差的绝对值。线性损失函数适用于回归问题，例如预测房价、销售额等连续值的问题。
精度CNN图（Accuracy CNN Graph）：精度CNN图是指在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中用于衡量模型性能的图表。精度（Accuracy）是指模型在测试集上的分类准确率，即模型正确分类的样本数与总样本数之比。精度CNN图通常以迭代次数（Epoch）为横轴，精度值为纵轴，展示模型在训练过程中的性能变化。通过观察精度CNN图，可以评估模型的收敛速度和稳定性，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。

在云计算领域中，线性损失和精度CNN图常用于机器学习和深度学习模型的训练和评估过程。

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安徽大学范存航、吕钊团队提出使用动态图自蒸馏方法实现基于EEG的高性能听觉注意检测

鸡尾酒会场景示意图(图片来自知乎) 图2 听觉注意检测任务的双说话人范式近年来，由于神经科学研究表明大脑通过非线性映射处理听觉刺激，传统的线性方法难以处理大脑中的非线性映射，并且随着时间窗口的缩短，...因此，研究逐渐转向基于EEG的非线性方法，其中卷积神经网络（Convolutional neural networks, CNN）是最常用的非线性方法。...CNN不适合处理脑电信号的主要原因是，CNN的设计是为了处理欧几里德数据，在卷积核滑动过程中依赖像素之间的空间关系。...在KUL数据集上，不同模型在不同时间窗口下的检测精度。为了评估动态图自蒸馏模型在高检测性能方面的有效性，研究团队进行了广泛的实验比较。...此外，研究团队还在动态图卷积网络的基础上，对损失函数进行了消融研究，即在交叉熵损失作为主损失的条件下，进行了有关自蒸馏所含有的特征蒸馏损失和层次蒸馏损失的消融研究。

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CVPR2020 | 京东AI研究院提出统一样本加权网络，提升通用目标检测性能

通常，精度最高的目标检测器基于两阶段框架，例如Faster R-CNN ，该框架在region proposal阶段会迅速缩小区域范围（大部分来自背景）。...图2：Faster R-CNN训练样本。白色虚线框表示ground truth。A，B，C是三个正样本并且具有不同的预测分数和IoU。 NMS通过删除分数相对较低的框来过滤混乱的边界框。...更具体地说，它采用以下四个特征：分别为分类损、回归损失IoU损失和得分概率。对于负样本，IoU和得分概率设置为0。接下来，引入四个函数F，G，H、K将输入转换为密集特征，以实现更全面的表示。...Faster R-CNN由区域提议网络（RPN）和Fast R-CNN网络组成。保留RPN不变，并将样本加权网络插入Fast R-CNN分支。...对于每个样本，首先计算SWN的输入：分类损失、回归损失、IoU损失和得分概率。然后将预测的权重通过梯度反向传播加入到基本检测网络和样本加权网络之中。

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Tensorflow入门教程（四十五）——SAUNet

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Gradient Harmonized Single-stage Detector

从图中可以看出，焦损曲线与GHM-C曲线有相似的趋势，这说明超参数最优的焦损曲线与梯度均匀协调的焦损曲线相似。此外，GHM-C还有一个被焦散忽略的优点:降低了异常值梯度贡献的权重。?...我们定义的梯度准则从ASL1损失和聚合模型的梯度分布，如图4所示。我们可以看到有大量的异常值。注意，回归仅对正样本进行，因此分类与回归的分布趋势不同是合理的。...图5为SL1损耗、ASL1损耗和GHM-R损耗的重新表述梯度贡献。x轴采用|d|，便于比较。?我们强调，在盒回归中，并非所有的“简单例子”都不重要。...因此，这类例子的改进对精度几乎没有任何影响。但是在盒回归中，一个简单的例子仍然与地面真值位置有偏差。任何例子的更好预测都将直接提高最终候选目标的质量。此外，高级数据集更关心定位精度。...实验表明，单阶段与GHM协同工作，其性能可以很容易地超越具有相同网络骨干网的FPN、Mask R-CNN等现代最先进的两级检测器。

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α-IoU | 再助YOLOv5登上巅峰，造就IoU Loss大一统

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CNN vs.RNN vs.ANN——浅析深度学习中的三种神经网络

例如，在逻辑回归的情况下，学习函数是Sigmoid函数，它试图将两个类分开： image.png 可以看到，逻辑回归算法学习线性决策边界。它不能学习下图这样的非线性数据的决策边界。...网络只学习线性函数，不能学习复杂的关系。这就是为什么：激活函数是人工神经网络的动力！...image.png在所有这些神经网络中，一个常见的问题是梯度消失和爆炸。这个问题与反向传播算法有关。...循环神经网络面临的挑战深度RNNs（具有大量时间步长的RNNs）也存在梯度消失和爆炸的问题，这是所有不同类型神经网络中的常见问题。...将单个过滤器应用于输入的不同部分以生成特征图： image.png 请注意，2*2特征图是通过在图像的不同部分滑动相同的3*3过滤器生成的。比较不同的神经网络类型（MLP(ANN) vs.

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【干货】使用Pytorch实现卷积神经网络

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A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network

但是为了实现相当的加速效果，需要牺牲相当的精度。由于CNN特征的复杂性，在基于CNN的检测器上实现多尺度策略与上述方法略有不同。...灵感来自于先前关于图2 (c)的方法优于图2 (b)证据，我们提出一种新的多尺度策略，图2所示(g)，这可以被视为深CNN图2 (c)的扩展,但只使用单个输入的规模。...将(1)的多任务丢失扩展到：其中和为检测子网络的损失和训练样本。...4.1、CNN特征图逼近输入大小对基于CNN的目标检测精度起着至关重要的作用。...CNN特征逼近:我们尝试了三种方法来学习特征映射逼近的反卷积层:1)bilinearly插值权值;2)采用双线性插值初始化权值，通过反向传播学习;3)权值初始化为高斯噪声，通过反向传播学习。

1.8K2 0

卷积神经网络

目标本教程的目标是构建用于识别图像的相对较小的卷积神经网络（CNN）。在此过程中，本教程：重点介绍网络架构，培训和评估的规范组织。提供一个用于构建更大和更复杂的模型的模板。...我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了启动点。模型架构 CIFAR-10教程中的模型是由交替卷积和非线性组成的多层架构。...完整的训练图包含大约765个操作。...local3 完全连接层与整流线性激活。 local4 完全连接层与整流线性激活。 softmax_linear 线性变换产生逻辑。这是从TensorBoard生成的描述推理操作的图： ?...脚本只会定期返回精度@ 1 - 在这种情况下，它返回了86％的精度。cifar10_eval.py还可以在TensorBoard中显示可以显示的摘要。这些摘要在评估过程中提供了对模型的更多洞察。

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一文总结目标检测

通过小卷积核的替换，一方面可以减少参数量，另一方面，层数变多，提高了了网络的非线性能力。...图2-3 ResNet残差模块[33] ResNet[33]针对梯度消失和网络退化问题提出残差学习的思想，在每个残差模块中使用跨层连接解决了深度模型优化难的问题，最终使得网络可以进一步加深直到上千层。...为了平衡特征不变性（包括平移、尺度、光照等）和非线性（区分不同目标类别），将方向梯度描述符设计为在密集的均匀间隔单元网格上计算，并使用重叠局部对比度归一化来提高精度。...通过空间金字塔池化层，SPPNet将不同大小的图像区域映射为长度固定的特征向量，一次处理所有区域的候选提议，使其速度变得更快，避免了信息丢失和目标失真，提高了检测精度。...图3-13 Mask R-CNN[15] Mask R-CNN[15]引入了双线性插值解决之前R-CNN系列中因为取整而产生的不对齐的问题。

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深度学习基础--神经网络概述

适用场景：适用于需要高精度和快速收敛的应用场景，如某些类型的机器学习任务。...例如，对于需要高精度和快速收敛的任务，可以选择莱文贝格－马夸特算法；人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在实际应用中的优缺点分别是什么？...以下是它们的详细分析：人工神经网络（ANN）优点：处理复杂信息：ANN能够处理复杂的、非线性的、不完整的信息，并从中提取出有用的特征。...缺点：梯度消失和爆炸问题：由于RNN的结构特点，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以训练。参数共享限制：虽然参数共享可以提高计算效率，但在某些情况下可能不足以应对复杂的任务需求。...ANN擅长处理复杂信息并具有良好的健壮性；CNN在特征提取方面表现出色，但在生物学基础上存在不足；RNN则在处理序列数据和捕捉时间依赖关系方面具有独特优势，但面临梯度消失和爆炸的挑战。

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【论文分享】中科院自动化所多媒体计算与图形学团队NIPS 2017论文提出平均Top-K损失函数，专注于解决复杂样本

我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y，给定一组训练数据记f在样本(x, y)上损失为 (如二分类中0-1损失）令其中，我们的学习目标可以定义为我们称L为聚聚聚合合合损损损失失失（aggregate...第2列和第4列的图显示了每种情况下当k变化时，ATk损失对应错分比例。图1结合仿真数据显示了最小化平均损失和最小化最大损失分别得到的分类结果。...2.3 实验分析我们在分类问题和回归问题中对ATk损失进行实验分析，在实验中我们采用线性预测函数，即其中(w, b)为模型参数，模型正则项采用。...Figure 3: 分类错误率w.r.t. k 图3给出了在二分类实验中，在四个数据集上分类错误率随k的变化的变化曲线，其中单个样本的损失分别为logistic损失和hinge损失。...▌3.总结在该工作中，我们分析了平均损失和最大损失等聚合损失的优缺点，并提出了平均Top-K损失（损失）作为一种新的聚合损失，其包含了平均损失和最大损失并能够更好的拟合不同的数据分布，特别是在多分布数据和不平衡数据中

2.2K5 0

【周志华深度森林第二弹】首个基于森林的自编码器，性能优于DNN

实验结果表明，eForest在速度和精度等方面均优于基于DNN的自编码器。自编码是一项重要的任务，通常由卷积神经网络（CNN）等深度神经网络（DNN）实现。...实验结果表明，与DNN自编码器相比，eForest能够以较快的训练速度获得更低的重建误差，同时模型本身具有可重用性和容损性。...的自编码器高效：在单个KNL（多核CPU）上的训练eForest的速度，比在Titan-X GPU上训练CNN自编码器速度更快容损：训练好的模型在部分受损的情况下仍然运行良好可复用：在一个数据集上训练好的模型能够直接应用于同领域另外一个数据集...实验证明，eForest在精度和速度方面表现良好，而且具有容损和模型可复用的能力。尤其是在文本数据上，仅使用10％的输入比特，模型仍然能够以很高的精度重建原始数据。...文本重建由于基于CNN和MLP的自编码器无法用于文本类型数据，这里只比较了eForest的性能。也展示了eForest可以用于文本数据。 ? 计算效率 ? 容损性 ? 模型可复用 ? ?

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自动路损检测器

本文将要介绍如何解决自动路损检测任务，重点介绍遇到的一些问题。 2 目前的技术水平 ?...•基于视觉的分析：从传统技术（如边缘检测和光谱分割）到通过卷积神经网络（CNN）进行的表征学习和分割。...我们使用的分类器是基于ResNet18架构的CNN。 ? 图7：左：原始图像。中/右：传递到我们分类器模型的相应掩码输入。 3.评估：在占总图像15％的测试集上评估每个模型。...单类语义分割模型，（示例输出如图7），与传统的计算机视觉方法相比，该模型学会了分割画线（图8）。然而像素级精度和召回率曲线（图9）表明，该模型倾向于高估涂料损坏的存在。 ? 图8：左：原始图像。...图9：单通道分割模型的像素级精度和召回率与概率阈值的关系。随着阈值的提高，该模型预测的损坏将减少。

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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型

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。...CNN通过卷积（convolution）、池化（pooling）、非线性激活函数（non-linear activation function）和全连接层（fully connected layer）构成...3.3 CNN发展随着网络结构的发展，研究人员最初发现网络模型结构越深、网络参数越多模型的精度更优。比较典型的是AlexNet、VGG、InceptionV3和ResNet的发展脉络。...argmax(1) == data[1][:, 0]).sum().item()*1.0 / c0.shape[0]) print(epoch) 在训练完成后我们可以将训练过程中的损失和准确率进行绘制...(image-60f468-1590505808239)] 当然为了追求精度，也可以使用在ImageNet数据集上的预训练模型，具体方法如下： class SVHN_Model2(nn.Module):

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集检测与分类于一身的LVLane来啦 | 正面硬刚ADAS车道线落地的困难点

通过对选定的模型进行微调，作者的目标是提高定位精度。此外，作者提出了一种基于CNN的分类分支，该分支与检测器无缝集成，有助于识别不同的车道类型。...首先，CNN特征提取器充当编码器，然后RESA模块捕获行和列之间像素的空间关系。它以不同的Stride在垂直和水平方向上移动特征图。因此，它可以在被遮挡的场景中检测车道。...级联CNN提出了一种用于车道线检测的实例分割模型和另一种用于道路分类的CNN。检测器的输出被转换为大小为256x256的特征描述符，然后被发送到分类器。...Dense层对输入特征进行线性变换，然后是BN层，对输出进行归一化并提高网络的稳定性。ReLU引入了非线性，允许网络学习数据中的复杂关系。...训练损失包括检测损失和分类损失: 作者发现 γ = 0.6 可用于优化检测和分类性能。

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ECCV 2018 | 港科腾讯等提出Bi-Real net：超XNOR-net 10%的ImageNet分类精度

虽然 1-bit CNN 压缩程度高，但是其当前在大数据集上的分类精度与对应的实值 CNN 相比有较大的精度下降。...地址：https://arxiv.org/pdf/1808.00278.pdf 深度卷积神经网络（CNN）由于精度高在视觉任务中已经有非常广泛的应用，但是 CNN 的模型过大限制了它在很多移动端的部署...然而现有的二值化压缩方法在 imagenet 这样的大数据集上会有较大的精度下降。我们认为，这种精度的下降主要是有两方面造成的。1. 1-bit CNN 的表达能力本身很有限，不如实数值的网络。...2. 1-bit CNN 在训练过程中有导数不匹配的问题导致难以收敛到很好的精度。针对这两个问题，我们分别提出了解决方案。 1....通过打印网络内部的由激活值组成的特征图也可以发现这一个问题左图是传统神经网络，连续灰度的特征图每次经过 1-bit 卷积的时候，都会被二值化。

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神经网络架构：最新进展和未来挑战

然而，感知机无法解决非线性问题，限制了其应用范围。...1.2 多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）多层感知机通过引入隐藏层解决了非线性问题，为神经网络的发展开辟了新的方向。...然而，早期的MLP存在梯度消失和过拟合等问题，限制了其在深度学习中的应用。...然而，传统RNN存在梯度消失和信息衰减的问题，限制了其在长序列上的表现。...最新进展和应用领域近年来，神经网络架构在各个领域都取得了突破性进展，以下是一些最新的进展和应用： 2.1 图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）图神经网络用于处理图数据，如社交网络

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SEMI-SUPERVISED OBJECT DETECTION FRAMEWORK WITH OBJECT FIRST MIXUPFOR REMOTE SENSING IMAGES

近年来，基于深度学习的物体检测模型得到了广泛的发展，大大提高了预测精度和速度。物体检测的核心是特征提取。深度网络可以学习海量标注图像的特征，这比传统模型更有能力。...Zhang等人[2]提出了mixup，通过线性混合不同的图像来处理网络的记忆性和敏感性问题。然而，与分类法相比，物体检测主要关注图像的局部特征。遥感图像具有复杂的背景信息。...单独使用OF-mixup的模型，可以更容易地进行训练并获得更好的精度。 3. 3.自我训练使未标记的图像通过生成它们的伪标签而参与训练。...图3显示了当α发生变化时，物体和背景的权重将发生变化。当α=0时，混合图像与图2（d）中的图像相同。随着α的增加，物体的比例会增加。 ...选择以ResNet50为骨干的Faster R-CNN作为网络，由NVIDIA TITAN V 12GB训练。采用平均精度（mAP）和AP50来评估模型的性能。

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