在这里我们可以看到lodash本身作为构建包一部分的大小。 减少moment.js的大小 Moment.js在构建包中占了234.36KB。...\\/locale$/, /moment$/) 减少Vuetify.js的大小 我的下一个目标是Vuetify.js的大小。Vuetify占用空间500.78KB。...这是我的vue.config.js文件： 现在，当我运行生产构建时，我的捆绑包大小为2MB。 减少vue-echarts的大小 Vue-echarts不是我捆绑中最大的项目。...总结 我的目标是减少为我们的应用程序生产而创建的包的大小。 我的构建的初始大小是2.48MB。 通过进行一些更改，我能够将构建大小减少到1.2MB。 这几乎减少了50％。...我能够通过这种方式减少捆绑中四个最大项目的大小。 希望对你有帮助，能按照这些步骤来减少生产构建包的大小。
以下文章来源于公众号夕小瑶的卖萌屋 ，作者夕小瑶 当我们要训练一个已经写好的神经网络时，我们就要直面诸多的超参数啦。这些超参数一旦选不好，那么很有可能让神经网络跑的还不如感知机。...因此在面对神经网络这种容量很大的model前，是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。 贴心的小夕还是先带领大家简单回顾一下神经网络的一次迭代过程： ?...即，首先选择n个样本组成一个batch，然后将batch丢进神经网络，得到输出结果。...由此，最直观的超参数就是batch的大小——我们可以一次性将整个数据集喂给神经网络，让神经网络利用全部样本来计算迭代时的梯度（即传统的梯度下降法），也可以一次只喂一个样本（即严格意义上的随机梯度下降法，...我们知道，神经网络是个复杂的model，它的损失函数也不是省油的灯，在实际问题中，神经网络的loss曲面（以model参数为自变量，以loss值为因变量画出来的曲面）往往是非凸的，这意味着很可能有多个局部最优点
import { cloneDeep, sortBy } from 'lodash/core'; 进行这一更改后，我的构建包的大小从2.48MB减少到2.42MB。这是显示构建的当前大小的图像。...image.png 在这里我们可以看到lodash本身作为构建包一部分的大小。 image.png 减少moment.js的大小 Moment.js在构建包中占了234.36KB。...\\/locale$/, /moment$/) 减少Vuetify.js的大小 我的下一个目标是Vuetify.js的大小。Vuetify占用空间500.78KB。...image.png 总结 我的目标是减少为我们的应用程序生产而创建的包的大小。 我的构建的初始大小是2.48MB。 通过进行一些更改，我能够将构建大小减少到1.2MB。 这几乎减少了50％。...我能够通过这种方式减少捆绑中四个最大项目的大小。 希望对你有帮助，能按照这些步骤来减少生产构建包的大小。
说明： 这个属于个人的一些理解，有错误的地方，还希望给予教育哈～ 此处以caffe官方提供的AlexNet为例....其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。 框架介绍: AlexNet的结构模型如下： ?...*11，也就是采用的是局部链接，每次连接11*11大小区域，然后得到一个新的特征，再次基础上再卷积，再得到新的特征，也就是将传统上采用的全链接的浅层次神经网络，通过加深神经网路层次也就是增加隐藏层，然后下一个隐藏层中的某一个神经元是由上一个网络层中的多个神经元乘以权重加上偏置之后得到的...这样做的好处是节约内存,一般而言，节约空间的同时，消耗时间就会相应的增加，但是近几年的计算机计算速度的提升，如GPU.已经很好的解决了这个时间的限制的问题. 3....://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf BP神经网络
导读： 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。...流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。...AlexNet 由 Alex Krizhevsky 提出，使用 ReLu 处理非线性的部分，而非传统神经网络早期的标准——Tanh 或 Sigmoid 函数。...它通过相继使用多个 3x3 卷积核大小的滤波器取代大尺寸卷积核滤波器（第一个和第二个卷积层分别有 11 个和 5 个滤波器）实现了优于 AlexNet 的性能。...这大大地减少了参数的总数。以 AlexNet 为例，它的全连接层包含了大约 90% 的参数。由于 GoogLeNet 网络的宽度和深度都很大，因此即使移去全连接层也不影响准确率。
这两个部分的计算量通常是神经网络中最大的，尤其是全连接层，因为全连接层的参数量非常大，需要大量的乘法和加法运算。 4.3 计算结果时显存带宽如何？...研究体会 通过这次研究，我深入学习了卷积神经网络（CNN），选择了AlexNet作为研究对象，并进行了一系列的探索和应用。...作为一个早期的深度卷积神经网络模型，AlexNet在2012年的ILSVRC竞赛中取得了巨大的成功，极大地推动了深度学习的发展。...在实践中，我将AlexNet应用于计算机视觉任务，并通过使用预训练的AlexNet模型和自定义数据集，探索了如何利用卷积神经网络进行图像分类。...通过这次实验，我不仅对卷积神经网络的原理和工作方式有了更深入的理解，还对AlexNet的重要性和影响有了更深刻的认识。我学会了如何应用卷积神经网络进行图像分类任务，并对网络的优化和调整有了一定的经验。
2012年AlexNet在ImageNet大赛上一举夺魁，开启了深度学习的时代，虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现，但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方...，它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调，所以下面我们将从AlexNet入手，理解卷积神经网络的一般结构。...所以我们送入SVM分类器中的其实HOG提取出来的特征，而不是图片的本身。而在卷积神经网络中，大部分特征提取的工作在卷积层自动完成了，越深越宽的卷积层一般来说就会有更好的表达能力。...全连接层 全连接层的作用 CNN中的全连接层与浅层神经网络中的作用是一样的，负责逻辑推断，所有的参数都需要学习得到。...而某一个输出的就是概率，最后我们按照这个概率的大小确定到底属于哪一类。 ?
我将解释什么是神经网络，它们是如何被训练的，以及为什么它们需要如此多的计算能力。然后我将解释为什么一种特殊类型的神经网络——深度卷积网络——在理解图像方面非常擅长。...一个简单的示例网络 当然，有很多方法可以近似函数。神经网络的特别之处在于，我们知道如何用一些微积分、一堆数据和大量的计算能力来“训练”它们。...反向传播是一种有助于使训练复杂神经网络在数学上变得容易操作的技术。 为了直观了解反向传播是如何工作的，让我们来看看Michael Nielsen在他的在线深度学习课本中描述的一个简单神经网络。...接下来，算法需要对中间层执行相同的计算：将每个输入权重改变到可以减少网络错误的方向——同样，使“7”输出更接近于1，其他输出更接近于0。...但在实践中，这将是巨大的浪费。随着图像的大小和网络深度的增加，连接的数量——也就是输入权重参数的数量——将会激增。你需要更多的训练图像(更不用说更多的计算能力)来达到足够的准确性。
选自cv-tricks 机器之心编译 作者：KOUSTUBH 参与：路雪、刘晓坤 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。...事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？...AlexNet 由 Alex Krizhevsky 提出，使用 ReLu 处理非线性的部分，而非传统神经网络早期的标准——Tanh 或 Sigmoid 函数。...它通过相继使用多个 3x3 卷积核大小的滤波器取代大尺寸卷积核滤波器（第一个和第二个卷积层分别有 11 个和 5 个滤波器）实现了优于 AlexNet 的性能。...这大大地减少了参数的总数。以 AlexNet 为例，它的全连接层包含了大约 90% 的参数。由于 GoogLeNet 网络的宽度和深度都很大，因此即使移去全连接层也不影响准确率。
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...这也是现在深度卷积神经网络虽然效果拔群，但是一直为人诟病的原因之一。...https://arxiv.org/abs/1805.11604 推荐一篇讲如何设计CNN网络的文章A practical theory for designing very deep convolutional...field的大小 CV的任务, context window是很重要的.
二维卷积在图像中的效果就是: 对图像的每个像素的邻域（邻域大小就是核的大小）加权求和得到该像素点的输出值。...王者回归(AlexNet) AlexNet 可以说是具有历史意义的一个网络结构，可以说在AlexNet之前，深度学习已经沉寂了很久。...图像数据 其他：GPU实现，LRN归一化层的使用 下面简单介绍一下AlexNet的一些细节： Data augmentation 有一种观点认为神经网络是靠数据喂出来的，若增加训练数据，则能够提升算法的准确率...关于激活函数更多内容，可以参考文章：神经网络-激活函数面面观。 Dropout 结合预先训练好的许多不同模型，来进行预测是一种非常成功的减少测试误差的方式（Ensemble）。...但因为每个模型的训练都需要花了好几天时间，因此这种做法对于大型神经网络来说太过昂贵。 然而，AlexNet 提出了一个非常有效的模型组合版本，它在训练中只需要花费两倍于单模型的时间。
作者 ｜ Pinterest Engineering 译者 ｜ Sambodhi 策划 ｜ 蔡芳芳 众所周知，应用程序的大小（下载大小 [1] [2]）是非常重要的，并且在应用程序的大小和客户参与度之间存在关联...通常，人们会根据大小来决定是否使用软件，甚至以兆字节来支付带宽。更不用说，随着应用程序大小的增加，卸载率也会上升，这会导致用户试图释放设备上的磁盘空间。...近来，我们对 Pinterest 的 iOS 版 v9.1 进行了改进，使其体积大大减少： 表 1：iPhone 11 Pro 是我们的目标机型。...这些全部已保存更改（（所有 Localizable.strings 的大小）*（具有这种本地化重复的扩展的数量）），大约占全部应用程序大小的 30%。...由于它被压缩，所以比通常的安装体积要小。 [2] 本地安装大小是指实际应用在你的手机磁盘上的大小（设置应用→iPhone 存储→Pinterest→应用大小）。
像下山一样，找到损失函数的最低点。 毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。...为了能够理解神经网络是如何进行学习的，让我们先看看下面的图片: ?...最后一个函数的输出就是神经网络的预测值。 到目前为止，我们已经讨论过神经网络是如何得到输出的，这正是我们感兴趣的内容。我们知道神经网络只是将它的输入向量传递给一系列函数。...神经网络如何通过学习得到这些参数来获得好的预测呢? 让我们回想一下神经网络实际上是什么：实际上它只是一个函数，是由一个个小函数按顺序排列组成的大函数。...因此在一开始神经网络会给我们一些随机的值。那么我们如何改进他们呢？在尝试改进它们之前，我们首先需要一种评估神经网络性能的方法。如果我们没有办法衡量模型的好坏，那么我们应该如何改进模型的性能？
卷积神经网络的结构并不是各个层的简单组合，它是由一个个“模块”有机组成的，在模块内部， 各个层的排列是有讲究的。比如AlexNet的结构图，它是由八个模块组成的。...VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层， VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。...(二)Inception模块介绍 Inception架构的主要思想是找出如何用密集成分来近似最优的局部稀疏结。 对上图做以下说明： 1 . ...示意图如下： 在3x3和5x5的过滤器前面，max pooling后分别加上了1x1的卷积核，最后将它们全部以通道/厚度为轴拼接起来， 最终输出大小为28*28*256，卷积的参数数量比原来减少了4倍，...（三）残差网络——ResNet 上图中是用5个残差块连接在一起构成的残差网络，用梯度下降算法训练一个神经网络，若没有残差，会发现 随着网络加深，训练误差先减少后增加，理论上训练误差越来越小比较好。
神经网络 黑箱的意思是我们知其然，不知其所以然，相关理论比较缺乏。...别看神经网络相关论文汗牛充栋，但是大部分类似于technical report，告诉你我这么做效果不错，具体原因不知道，只能“guess”，所以很容易被打脸。 如何看待神经网络的黑箱？...「从设计流程来看」，当要设计一个镜头的时候，往往以一个已知的镜头组合作为基础，这个已知的镜头组合一般都以发明这个镜头组合的人命名，类似于深度学习的里面的LeNet、AlexNet。...然后你跑个仿真，看看这个基础镜头组合的表现和你需要达到的要求存在哪些差距，在合适的地方插入合适的组件来磨平差距。接着，你用一个[数值优化器]来调上述镜头组合的参数，以发挥上述镜头组合最大的功效。...「从结果看」，在几百年里，经过科学家的不懈努力，光学终于形成了一整套比较完备的体系，使得现在的光学工程师在设计镜头的时候有迹可循，而不是像几百年前的伽利略一样靠经验设计。
今天我们来聊一聊本萌新最新学习的一些知识。让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道，越复杂的神经网络，越多的训练数据。...这个时候，我们就需要找到一些方法，让神经网络变得聪明起来，变得快起来。 所以，人们找出了一个最基础的方法SGD（Stochastic Gradient Descent） ?...现在想想红色方块是我们所要训练的data，如果要按照以前整套的流程和写法，就需要把整套的数据一次一次的放入到神经网络中进行学习，放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。...在每一次的过程中，每次使用分量数据，虽然不能反映整体的情况，但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程，并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。...与之相对的，我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。
想要弄明白 GPT 究竟是如何 “思考” 的，或许我们可以从神经网络出发。 二、什么是神经网络 那么，神经网络到底是什么呢？或者说，为什么是神经网络？...三、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？...至此我们已经知道了数据以怎样的形式输入到神经网络中，那么神经网络是如何根据这些数据进行训练的呢？...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。...四、综述 综上所述，神经网络训练和学习的过程其实就是对模型参数进行不断调优、减少预测损失值过程。
随着深度学习的快速发展，神经网络的规模也变得越来越大。例如，在ImageNet识别挑战赛中， 从2012年到2015年，获奖模型的大小增大了16倍。...为了解决这一局限性，Han等人的关于深度压缩的论文引入了一个三阶段流水线（如下所示）：修剪、训练量化和哈夫曼编码，它们互相协作，在不影响神经网络精确度的情况下，将神经网络的存储需求减少了35倍到49倍。...它还将VGG-16预训练模型的大小减少了49倍（从552 MB减少到了11.3 MB），并且没有任何精确度上的损失。...当以CPU、GPU和移动GPU为基准时，压缩网络的分层加速提高了3倍到4倍，而资源消耗率则改进了3倍到7倍。...然而，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的方法计算能力强、资源消耗巨大，因此很难集成到智能手机、智能眼镜和机器人等嵌入式系统中。
移动设备的资源总是有限的。有限的电量，有限的存储，有限的处理能力，有限的内存，有限的网络带宽……无论你面对的是 Android 还是 iOS，这都是真理。 在前几个月，我在开发一个安卓应用。...市场上大概有 11000 种安卓机型，而其中大部分都是低端机，有限的存储（1GB 到 8GB），甚至用的还是 2G 或者 3G 网络。...这些设备在印度，巴其尔等非洲发展中国家占有大量市场，你可以在这些地方获得大量的用户。 让你的应用大小保持最佳变得尤其重要。你的应用体积越小，你的用户就有更多的空间来存储他们的视频和图片。...从 Apk Analyser 的输出来看，应用的原大小是 3.1MB。经过 Play 商店的压缩，大致是 2.5MB。 从截图中可以看出主要有 3 个文件夹占据了应用的大多数空间。...这是启用了 minify 之后的 APK。 ? 你可以看到在为每个模块启用了混淆之后我们的 classes.dex 大小减小了几乎 50%。
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