测试时的 Batch Norm 8. Softmax 回归 9. 训练一个 Softmax 分类器 10. 深度学习框架 11....它减弱了前层参数的作用与后层参数的作用之间的联系，它使得网络每层都可以自己学习，稍稍独立于其它层，这有助于加速整个网络的学习 BN 有轻微的正则化效果，因为它在 mini-batch 上计算的均值和方差是有小的噪声...测试时的 Batch Norm image.png 用指数加权平均来估算，这个平均数涵盖了所有 mini-batch（训练过程中计算 μ,σ2 的加权平均） 其他合理的方法也可以，比如对整个训练集进行估计...深度学习框架 Caffe/Caffe2 CNTK DL4J Keras Lasagne mxnet Paddlepaddle TensorFlow Theano Torch 选择标准...TensorFlow如此强大，只需说明如何计算损失函数，它就能求导，用一两行代码就能运用梯度优化器，Adam优化器 或 其他优化器
12.3.5 Caffe有哪些接口 Caffe深度学习框架支持多种编程接口，包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。 1....caffe test caffe test 命令用于测试运行模型的得分，并且用百分比表示网络输出的最终结果，比如 accuracyhuoloss 作为其结果。...测试过程中，显示每个 batch 的得分，最后输出全部 batch 的平均得分值。...caffe time caffe time 命令用来检测系统性能和测量模型相对执行时间，此命令通过逐层计时与同步，执行模型检测。...2 保证在填充（Padding）时，在图像之间添加额外的零层，图像的两边仍然对称。
引言 本文将讨论如何针对 Spring Boot 程序的 Web 层进行测试的，借助 MockMvc API 以及常见的测试库实现 Web 层方法的测试覆盖，以及如何定制 MockMvc。...上述代码就完成了对一个 GET 请求的测试访问和断言，那问题又来了，如果是请求路径上没有带参数的又该如何写测试呢？...，装载所有 Bean，如果应用本身比较庞大，就会造成测试类启动时间过长的问题，那有什么方法可以在测试 Web 层时加速应用的启动呢？...总结 好了，以上就是本文关于 Spring Boot 程序如何做好 Web 层的测试的全部介绍，可以看出对 Web 层的测试并不是很复杂，相关 API 的可读性也很高，不过需要注意一点的是，利用 MockMvc...Web 层代码做简单集成测试和单元测试时，可以参考前文介绍的方法。
另外，初始化期间，Net 会打印其初始化日志到INFO 信息中。 Caffe 中网络的构建与设备无关，可回忆下我们之前的解释，blobs 和 layers 在模型定义时是隐藏了实现细节的。...在 Caffe 中，损失是通过网络的前向计算得到的。每一层由一系列的输入 blobs (bottom)，然后产生一系列的输出 blobs (top)。这些层的某些输出可以用来作为损失函数。...按照惯例，有着 Loss 后缀的 Caffe 层对损失函数有贡献，其他层被假定仅仅用于中间计算。...这种结构可以帮助 caffe 的层决定如何处理输入数据，具体来说，大多数视觉层通常是在输入数据的某块区域执行特定操作来产生对应的输出。...损失层 Loss Layers Loss 设置了一个损失函数用来比较网络的输出和目标值，通过最小化损失来驱动网络的训练。网络的损失通过前向操作计算，网络参数相对于损失函数的梯度则通过反向操作计算。
Caffe 与 cuDNN 结合使用，测试 AlexNet 模型，在 K40 上处理每张图片只需要1.17ms。 模块化 方便扩展到新的任务和设置上。...另外，初始化期间，Net 会打印其初始化日志到INFO 信息中。 Caffe 中网络的构建与设备无关，可回忆下我们之前的解释，blobs 和 layers 在模型定义时是隐藏了实现细节的。...在 Caffe 中，损失是通过网络的前向计算得到的。每一层由一系列的输入 blobs (bottom)，然后产生一系列的输出 blobs (top)。这些层的某些输出可以用来作为损失函数。...按照惯例，有着 Loss 后缀的 Caffe 层对损失函数有贡献，其他层被假定仅仅用于中间计算。...这种结构可以帮助 caffe 的层决定如何处理输入数据，具体来说，大多数视觉层通常是在输入数据的某块区域执行特定操作来产生对应的输出。
其他过拟合可能也会使用：BN,batch normalization（归一化） 在caffe操作时候，模型训练中如何解决过拟合现象？...设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数 原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...比如，给InfogainLoss层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。...参数训练过程中多层之间协调更新的问题：在其他层不改变的假设下,梯度用于如何更新每一个参数。但是，一般情况下会同时更新所有层。...延伸五：caffe_pb2.NetParameter网络层打印 来源于：Caffe学习——使用自己的数据（非图像）训练网络 # load MS COCO model specs file = open(
是151（最近一次增加的是box_annotator_ohem_param,即下面数字为150的那个） // ## 层参数{名称，类型，输入底，输出顶，阶段，损失加权系数，全局乘数，} message...Each layer assigns a default value, usually of either 0 or 1, // to each top blob. // ##每层输出blob在目标损失函数中的加权系数...，训练阶段随机剪裁，测试阶段中间裁剪 } data_param { source:"examples/mnist/mnist_train_lmdb" # 数据库文件的路径，必填参数 ...//#运行Net::Forward, Net::Backward, and Net::Update时是否打印结果信息 optional bool debug_info = 7 [default =...，然后不放心我的笔记的话，推荐看一下caffe自带的对于这部分的描述， 对于数据结构的描述，除了我上面说的caffe.proto中对其各种定义之外，caffe中还有个地方也做了叙述 那就是 caffe/
这很好理解，在几个 ResNet 模块后放置一个反卷积层，获取分割输出（就分类而言，可能是 1x1 卷积和 GlobalPool）。现在大量此类架构在有辅助信息和辅助损失的情况下使用。...Focal Loss 该论文中的方法相当聪明和简单。如果你熟悉加权损失的话，那么该方法其实就是使用了巧妙的加权，让训练更加聚焦于分类难度高的样本。公式如下所示，其含义是很明显的。 ?...γ是一个可改变的超参数。p_t 是分类器输出的样本概率。将 γ 设为大于 0 将减小分类结果较好的样本的权重。α_t 是通常的加权损失函数中的类别权重。在论文中它被称为 α-balanced 损失。...其中利用的思想是单阶段检测器将面临很多背景和正类别不平衡的情况（不是正类别之间的不平衡）。作者称加权损失函数仅仅是为了平衡，而 FL 是针对难度小/大的样本，而两者是可以结合的。...在训练过程中，τ 仅需要数据集 A 中类别的掩码数据，而在测试时可以应用到 A、B 数据集的所有类别。作者还用补充性的全连接多层感知机（MLP）增强了掩码头（mask head）。
经 MATLAB 内部基准测试显示，GPU Coder 产生的 CUDA 代码，比 TensorFlow 的性能高 7 倍，比 Caffe2 的性能高 4.5 倍。...在模型训练中，另外一个比较重要的部分就是可视化，我们需要可视化整个训练过程中的模型准确度、训练损失、验证损失、收敛情况等信息。...如下所示，上部分为训练准确度和验证准确度随迭代数的变化趋势，下部分为训练损失和验证损失随迭代数的变化趋势，该迁移学习基本上到第 3 个 epoch 就已经收敛。 ?...内部基准测试显示，GPU Coder 产生的 CUDA 代码，比 TensorFlow 的性能提高 7 倍，比 Caffe2 的性能提高 4.5 倍。...我们已经在一台 GPU 工作站上测试 GPU Coder 的效果，基本上它要比 TensorFlow 的性能高 7 倍，比 Caffe2 的性能高 4.5 倍。
他俩叠加在一起，拿到每个像素的加权值，加在一起是加权和 ?...但不是所有情况都合适，我们想要的是一个横杠，只有加权和大于一个数的时候才算，这个数叫偏差，比如是 10，那就拿加权和减去 10 看看得出来的数是不是大于 0，如果大于 0 那表示，确实是有这么一个横杠...配置训练模型 loss='categorical_crossentropy' 设置损失函数，预测值与真实值之间的误差称为：损失，用于计算损失的函数称为损失函数，通过损失函数来判断模型的好坏 optimizer...])#打印损失历史 print(train_history.history['val_loss'])#打印验证损失历史 借助 matplotlib 展示准确率 import matplotlib.pyplot...验证模型准确率 之前说过 mnist 包含了 10000 个用来测试的数据，接下来用这些数据验证模型准确率 model.evaluate 的两个参数分别是测试用的图片跟标签（经过预处理） scores
层定义了对数据如何操作，根据操作的不同，可以对层进行划分（具体参见Caffe Layers）： Data Layers：跟据文件类型和格式读取和处理数据，给网络输入 Vision Layers：输入特征图输出也是特征图...：特殊功能的层，像split、slice、concat等 注意，在Caffe中激活是单独的层，损失也是单独的层。...，因此具体某个类型的文件该如何读取应由SDK的使用者来编写。...LayerParameter layer_param_; // 将protobuf中定义的该层的超参数等对象化存储 Phase phase_; // TRAIN or TEST，指示该层参与训练还是测试...loss_weight（与top blob数量相同），在反向传播时会作用在梯度上 // 对于损失层loss_weight默认为1（见LossLayer的LayerSetUp），其他层默认对损失函数没有直接贡献
的使用和原理，还要读过Caffe使用的protobuf定义，这个定义在src/caffe/proto/caffe.proto中。 ...label" } 1 2 3 4 5 6 softmax_loss层实现了Softmax和多项Logistic损失（节省了时间,同时提高了数据稳定性）。...include: { phase: TRAIN } } 1 2 3 4 这个规则基于现有网络状态，控制网络中的层次包含关系，可以查看src/caffe/proto/caffe.proto来获取层次规则及模型概要的更多信息..." # test_iter指的是测试的迭代次数，这里是100，测试批次大小也是100，这样就覆盖了10000个测试图像 test_iter: 100 # 每训练迭代500次就测试一次 test_interval...solver中设置每100次迭代打印出训练的loss，每1000次迭代打印出测试的loss： ? 迭代完结果就出来了： ?
三、研究方法 本节提出了自适应加权多任务深度卷积神经网络，框架如图3-1所示。它由四种类型的层组成，即卷积层、全连接层、构建块层和加权损失层。...加权损失层是本文新提出的，本文提出了一种新的训练算法——验证损失趋势算法，以同时联合学习多个属性预测任务。验证损失趋势算法在反向传播（BP）算法的反向传播中以端到端的方式训练深度网络。...我们的验证损失趋势算法不是平等对待每个预测任务，而是可以动态更新每个任务学习器的权重。在后向传播中，加权损失被传播以更新基本网络的参数。...因此，本文不是强制模型以相同的权重学习所有任务，而是自适应地加权学习到的任务，如下式所示， 其中\lambda _{j}是第j个属性任务重要性的权重，其值用于构建图3-1中的动态权重损失层。...因此，作者设计了验证损失趋势算法来联合学习多个任务，如算法1所示，算法的主要优点是通过加权损失层自适应地学习所有任务的权重。 如图3-1 所示，在每个批次中，分别从训练集和验证集中对图像进行采样。
批归一化的方法，总结示意图如下： [批标准化 Batch Normalization] 接下来我们研究一下如何把Bath Norm应用到整个神经网络中，对于 L 层神经网络，经过 Batch Normalization...但是，实际应用中一般不使用这种方法，而是使用之前学习过的指数加权平均的方法来预测测试过程单个样本的 \mu 和 \sigma^2 。...[测试阶段的BN操作] 对于第 l 层隐藏层，考虑所有 Mini-Batch 在该隐藏层下的 \mu^{[l]} 和 \sigma^{2[l]} ，然后用指数加权平均的方式来预测得到当前单个样本的...[Softmax 回归] 3.1 损失函数和成本函数 我们来看看softmax分类器的损失函数，这里定义其损失函数为： L(\hat y, y) = -\sum^C_{j=1}y_jlog\hat y_j...参考资料：Softmax回归 - Ufldl 4.深度学习框架 [深度学习框架 Deep Learning Frameworks] 4.1 比较著名的框架 [深度学习框架] Caffe / Caffe2
特别是对于一些不知道如何设计feature的场合，比如说图像和speech。 ?...2 Caffe的操作方法 基本上，最简单地用Caffe上手的方法就是先把数据写成Caffe的格式，然后设计一个网络，然后用Caffe提供的solver来做优化看效果如何，如果你的数据是图像的话，可以从现有的网络...3 Caffe的应用场景 Caffe可以应用在视觉、语音识别、机器人、神经科学和天文学。 Caffe提供了一个完整的工具包，用来训练、测试、微调和部署模型。...4 Caffe的亮点 (1)、模块化：Caffe从一开始就设计得尽可能模块化，允许对新数据格式、网络层和损失函数进行扩展。...Caffe会根据网络的需要来正确占用内存。通过一个函数调用，实现CPU和GPU之间的切换。 (3)、测试覆盖：在Caffe中，每一个单一的模块都对应一个测试。
换句话说，以 ResNet 为例，对于分类任务而言，在几个 ResNet 模块后放置一个反卷积层，在有辅助信息和辅助损失的情况下获取分割输出（可能是 1x1 卷积和 GlobalPool），这就是大部分现有模型架构的工作流程...如果你熟悉加权函数的话，那么你应该对Focal Loss并不陌生。该损失函数其实就是巧妙地使用了加权的损失函数，让模型训练过程更聚焦于分类难度高的样本。...α_t 表示标准加权损失函数中的类别权重，在论文中将其称为 α-balanced 损失。值得注意的是，这个是分类损失，RetinaNet 将其与 smooth L1 损失结合，用于目标检测任务。...作者认为，单阶段检测器将面临很多背景和正负类别样本数量不平衡的问题（而不仅仅的简单的正类别样本的不均衡问题），一般的加权损失函数仅仅是为了解决样本数量不均衡问题，而Focal Loss 函数主要是针对分类难度大...Mask R-CNN 的损失函数由 L_cls、L_box、L_maskLcls、L_box、L_mask 四部分构成。 Mask R-CNN 中用 ROIAlign 层代替 ROIPool。
扩张路径由2 * 2的反卷积，反卷机的输出通道为原来通道数的一半，再与原来的feature map（裁剪之后）串联，得到和原来一样多的通道数的feature map，再经过2个尺寸为3 * 3的卷积和ReLU...裁剪特征图是必要的，因为在卷积的过程中会有边界像素的丢失。在最后一层通过卷积核大小为1 * 1的卷积作用得到想要的目标种类。在Unet中一共有23个卷积层。...Trick 1 对于尺寸较大的图像：Overlap-tile strategy ? 由于网络没有全连接层，并且只使用每个卷积的有效部分，所以只有分割图像完全包含在输入图像中可以获得完整的上下文像素。...Trick 3 相同物体间的间隔不容易分割出来：加权损失 很多细胞分割任务中的一大挑战是分离同一类接触体，本文采用加权损失，其中接触单元之间的分离背景标签在损失函数中获得大的权重。...代码实现 caffe版本Unet: https://github.com/warden3344/unet keras版本Unet: https://github.com/zhixuhao/unet 我的实现
比较容易想到的方法是，在几层残差模块后面加一层转置卷积，提高分辨率，得到分割的结果，或者通过 1x1 的卷积或 GlobalPool 得到分类的结果。这种架构在有辅助信息和辅助损失函数时被大量使用。...Focal Loss 这是一个极其精巧简洁的设计。如果你熟悉加权损失函数的话，这基本上是同样的原理，只不过更集中在难以分类的样本上。它的公式如下，很好理解 ? ? 是一个可以调整的超参数。 ?...表示样本分类的概率。 让 ? 大于 0 会降低分类正确样板的权重。 ? 含义与在常规的加权损失函数中相同。论文中被称为 ? 损失函数。...加权损失只能做到平衡，而 FL 主要针对难例，这两者也可以相结合。 需要注意的地方 两阶段检测器不需要担心不平衡的问题，因为第一阶段移除了几乎所有的不平衡。...（有一些免费技术（比如OHEM，多维度训练/测试等）能够适用于所有的方法用于提高准确性，花里胡哨的实现并不使用他们。因为他们是免费的，准确率肯定会提高。
Caffe Loss 层 Loss 计算的是网络输出的 target 值与真实label之间的误差，最小化以优化网络....测试时，该网络层可以由 SoftmaxLayer 层代替. 1.1 Forward 参数 输入参数： image.png 1.2 Backward 参数 计算关于预测值的 softmax loss 误差值梯度...MultinomialLogisticLoss 多项 logistic 损失函数层，用于一对多的分类任务，其直接采用预测的概率分布作为网络层输入....Reference [1] - 交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导 [2] - caffe层解读系列——hinge_loss [3] - 损失函数改进方法总览 [4] - 视觉分类任务中处理不平衡问题的...loss比较 [5] - Caffe Loss层 - HingelossLayer [6] - caffe Namespace Reference [7] - 机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge
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