开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Pytorch线性/仿射层参数混淆

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练深度学习模型。线性/仿射层是PyTorch中常用的一种层类型，用于进行线性变换和仿射变换。

线性层是一种简单的神经网络层，它将输入数据与权重矩阵相乘，并加上偏置向量。这种线性变换可以用于实现特征的线性组合和降维。线性层的参数包括权重矩阵和偏置向量。

仿射层是线性层的一种扩展，它在线性变换的基础上引入了一个可学习的非线性变换。这个非线性变换通常是一个激活函数，例如ReLU（Rectified Linear Unit）。通过引入非线性变换，仿射层可以更好地拟合非线性关系。

混淆参数是指在训练神经网络模型时，为了增加模型的鲁棒性和泛化能力，对线性/仿射层的权重矩阵进行随机扰动。混淆参数可以通过添加随机噪声或应用随机矩阵变换来实现。混淆参数的引入可以使模型更难以过拟合训练数据，从而提高模型的泛化能力。

混淆参数的应用场景包括对抗性样本防御、模型安全性增强等。通过引入混淆参数，可以使攻击者更难以通过对输入数据进行微小扰动来欺骗模型。此外，混淆参数还可以用于增加模型的随机性，从而提高模型的鲁棒性。

在腾讯云的产品中，与PyTorch线性/仿射层参数混淆相关的产品是腾讯云的深度学习平台AI Lab。AI Lab提供了丰富的深度学习工具和资源，包括PyTorch框架的支持。通过AI Lab，用户可以方便地使用PyTorch进行模型训练和部署，并可以利用腾讯云的计算资源和存储服务来加速深度学习任务的执行。

AI Lab产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ailab

相关搜索:如何在PyTorch中提取线性层的权重和偏移？在PyTorch中计算张量/外积空间中的线性层速度很慢如何在PyTorch中将线性层的输出提供给Conv2D？如何使用线性层卷积二维图像，张量深度为3？(在PyTorch中)在同一pytorch模型的不同实例的某些层之间共享参数在我的LSTM中添加一个线性层使得PyTorch中的验证损失急剧上升在pytorch中屏蔽和计算通过具有线性输出层的RNN发送的填充批次的损失个人备案网站盈利公司网站备案流程网站备案需要关闭

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PyTorch 1.0 中文官方教程：使用PyTorch进行深度学习

深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。

04

概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

On the Universality of Coupling-based Normalizing Flows 2402.06578v1 基于耦合的归一化流的普适性

01

归一化 Normalization 的发展历程

LRN 最早应该是出现在 2012 年的 AlexNet 中的，其主要思想是：借鉴“侧抑制”（Lateral Inhibitio）的思想实现局部神经元抑制，即使得局部的神经元产生竞争机制，使其中相应值较大的将变得更大，响应值较小的将变得更小。此外，作者在论文中指出使用 LRN 能减少其 AlexNet 在 ILSVRC-2012 上的 top-1 错误率 1.4% 和 top-5 错误率 1.2%，效果较为显著。

02

【一分钟论文】Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing

句法分析(syntactic parsing)是NLP中的关键技术之一，通过对输入的文本句子进行分析获取其句法结构。句法分析通常包括三种：

03

batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。

01

MSLTNet开源 | 4K分辨率+125FPS+8K的参数量，怎养才可以拒绝这样的模型呢？

智能手机摄像头的普及使人们像摄影师一样捕捉日常生活场景。然而，快门速度、焦距光圈比和/或ISO值设置不准确可能导致捕捉到的照片曝光不正确，视觉质量下降。为了以视觉上可取的方式正确调整照片曝光，对于边缘设备开发高效的曝光校正方法至关重要。

01

MANet：盲图像超分辨率中空间变异核估计的互仿射网络（ICCV 2021）

编者言：作者从模糊核的空间可变性的角度出发，提出了每帧多核的核估计方案MANet，通过限制感受野并使用增强了表达能力的MAConv来完成盲超分。

03

经典重读 | 深度学习方法：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks

作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。理论上，作者希望可以减少CNN的训练数据量，以及减少做data argument，让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进，也就是对卷积结构作出更多变化，还是比较有创意的。背景知识：仿射变换、双线性插值在理解

【注意力机制】空间注意力机制之Spatial Transformer Network

2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）论文

03

仿射变换及其应用

单词 affine，读音：[ə'faɪn]。来自于英语affinity。英语词根fin来自于拉丁语finis，表示“边界，末端”，例如finish、final等单词。词头ad表示“去，往”，拼出名词affinity，本意为“接壤，结合”，用来指“姻亲，由于婚姻而产生的亲戚关系”，引申为“亲密关系，相似性”等。

02

cs231n之Assignment2全连接网络上

在上次作业中，已经实现了两层神经网络，但是有些问题，比如程序不够模块化，耦合度不高等问题，所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构，将各个功能封装为一个对象，包括全连接层对象，仿射层，Relu层等，在各层对象的前向传播函数中，将由上一层传来的数据和本层的相关参数，经过本层的激活函数，生成输出值，并将在后面反向传播需要的额外参数，进行缓存处理，将根据后面层次的提取与缓存值计算本层各参数的梯度，从而实现反向传播。

05

BatchNorm2d原理、作用及其pytorch中BatchNorm2d函数的参数讲解

1.num_features：一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width，即为其中特征的数量，即为输入BN层的通道数； 2.eps：分母中添加的一个值，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5,避免分母为0； 3.momentum：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数（我的理解是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数）； 4.affine：当设为true时，会给定可以学习的系数矩阵gamma和beta 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定当前模型model为训练状态,model.eval()指定当前模型为测试状态。同时，BN的API中有几个参数需要比较关心的，一个是affine指定是否需要仿射，还有个是track_running_stats指定是否跟踪当前batch的统计特性。容易出现问题也正好是这三个参数：trainning，affine，track_running_stats。其中的affine指定是否需要仿射，也就是是否需要上面算式的第四个，如果affine=False则γ=1,β=0，并且不能学习被更新。一般都会设置成affine=True。 trainning和track_running_stats，track_running_stats=True表示跟踪整个训练过程中的batch的统计特性，得到方差和均值，而不只是仅仅依赖与当前输入的batch的统计特性。相反的，如果track_running_stats=False那么就只是计算当前输入的batch的统计特性中的均值和方差了。当在推理阶段的时候，如果track_running_stats=False，此时如果batch_size比较小，那么其统计特性就会和全局统计特性有着较大偏差，可能导致糟糕的效果。如果BatchNorm2d的参数track_running_stats设置False,那么加载预训练后每次模型测试测试集的结果时都不一样；track_running_stats设置为True时，每次得到的结果都一样。 running_mean和running_var参数是根据输入的batch的统计特性计算的，严格来说不算是“学习”到的参数，不过对于整个计算是很重要的。BN层中的running_mean和running_var的更新是在forward操作中进行的，而不是在optimizer.step()中进行的，因此如果处于训练中泰，就算不进行手动step()，BN的统计特性也会变化。

02

深度学习词汇表（一）

对于刚开始学习深度学习的新人来说，深度学习术语掌握起来会非常困难。这篇深度学习词汇表包含了一些深度学习的常用术语，以帮助读者深入了解特定主题。

02

[深度概念]·深度学习术语表（一）

对于刚开始学习深度学习的新人来说，深度学习术语掌握起来会非常困难。这篇深度学习词汇表包含了一些深度学习的常用术语，以帮助读者深入了解特定主题。

02

支持向量机与支持向量回归（support vector machine and support vector regression）

支持向量机和支持向量回归是目前机器学习领域用得较多的方法，不管是人脸识别，字符识别，行为识别，姿态识别等，都可以看到它们的影子。在我的工作中，经常用到支持向量机和支持向量回归，然而，作为基本的理论，却没有认真地去梳理和总结，导致有些知识点没有彻底的弄明白。这篇博客主要就是想梳理一遍支持向量机和支持向量回归的基础理论知识，一个是笔记，另一个是交流学习，便于大家共勉。

02

从贝叶斯角度，看深度学习的属性和改进方法

选自arXiv.org 机器之心编译参与：蒋思源、吴攀深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法，它可以更自然地解释为一种工程或算法，而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的

BERT+Biaffine结构中文NLP地址要素解析

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程公众号：datayx 人类的活动离不开位置，从空间上可以表征为坐标，从文本上表征为通讯地址。通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析、聚合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，比如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。针对这些难点，阿里达摩院机器智能技术团队联合CCKS2021大会举办此次地址评测任务。该评测包含2

03

BN层迎来升级版MABN | 轻轻松松几行代码帮你解决跨域问题，同时顺手涨点

深度模型由于与训练和测试数据分布的匹配而实现了惊人的性能。然而，这种假设在实际世界中是脆弱的，因为收集训练数据以覆盖通用分布是不可能的。因此，在推理时遇到的未见分布会导致性能退化，这源于分布转移。

01

论文赏析[COLING18]两种成分句法分析的局部特征模型

Two Local Models for Neural Constituent Parsinggodweiyang.com

01

CVPR 2020 oral：亮风台提出完全可训练的图匹配方法

6月14日-19日，CVPR 2020在线上举行，据了解，本届大会共收到6656篇投稿，接收论文1470篇，录用率约22%，低于ICCV 2019论文录用率（25%），为十年以来最低录用率。

01

论文笔记之STN_论文笔记软件

这篇文章是15年谷歌DeepMind团队推出的一个可以学习一种变换，这种变换可以将进行了仿射变换的目标进行校正的网络——Spatial Transformer Network(STN)。STN具有空间不变性特点，也就是说STN可以使图片经过各种变换后的识别效果和未变换前的识别效果保持不变。

05

线性代数-单射,满射,双射,同构,同态,仿射

但 f(x) = 2x 从自然数集\(N\)到\(N\)不是满射，因为没有一个自然数\(N\)可以被这个函数映射到 3。

04

RS Meet DL(74)-[天猫]MIND：多兴趣向量召回

本文介绍的论文是：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》

01

聊聊卷积神经网络CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。

01

Fairplay DRM与混淆实现的研究

研究Fairplay DRM（Digital Rights Management，即数字版权保护）最关键的两点是授权和加密。但长久以来，关于App DRM的研究却很少，而就是在这样的前提下，Fairplay DRM又为iOS App的安全研究叠加了一层“阻碍”。我们通过分析混淆系统的设计和实现过程中的问题，克服调试跟踪的障碍，设计了多种静态和动态的对抗方案；同时通过大量的逆向工程，填补了安全研究人员对macOS系统机制中，关于Fairplay这一部分的认知空白。

05

仿射函数_仿射空间

今天看书用到仿射函数，不明白，上网查资料，貌似网上这方面资料也不是很多，有的也是讨论性质，不太准确。找到一些英文资料，现总结如下：

01

AffineQuant: 大语言模型的仿射变换量化

本文研究了大型语言模型（LLMs）在移动和边缘设备上的推理加速问题，这一问题在现实应用中具有重要意义。随着大型语言模型在多种任务中展现出卓越的性能，它们吸引了越来越多的关注。然而，这些模型通常需要庞大的计算资源，尤其是在训练和推理阶段。特别是在资源受限的移动和边缘设备上，模型的高效推理显得尤为重要。为此，研究者们寻求通过压缩技术，如量化，来减少模型的存储需求和计算负担。量化是一种有效的方法，通过将权重和激活映射到低比特表示来实现。

01

体素科技：2018年，算法驱动下的医学影像分析进展

自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来，用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。通用图像领域中，有明确边界的问题，例如特定类别有标注数据的物体检测、定位、识别，乃至特定场景的图像生成、一定精确度内的图像分割，都出现了令人更新认知的深度学习解答。目前，站在深度学习研究一线的计算机视觉研究者们，有相当一部分深入到更细分的、与应用场景联系更紧密的任务中，同时扩展算法能够覆盖的数据类型。 2018 年，在医疗影像这个分支中，来自加州的人工智能医疗公司体素科技，结合自身产品线的开发路径，发表了多篇论文，论文探讨了如何利用深度学习算法临床决策支持：例如用端到端算法处理影像中分割问题、配准问题，以及如何在标注数据有限，且迁移学习困难的情况下，利用代理监督和联合训练获得更好的模型效果。以下为论文介绍：

04

【opencv实践】仿射变换和透视变换

上面这副图就是我们今天要处理的了，我们想把它从拍照视角变成鸟瞰图，这是机器人导航中的常用手段，以便在该平面上进行规划和导航。

03

机器学习概述

假设用来评估计算机程序在某任务类上的性能，若一个程序通过利用经验在中的任务上获得了性能改善，我们就说关于和，该程序对进行了学习。

01

AES 加密算法小结

AES 相对来说是一个比较重要的加密算法，应该去好好的了解一下，毕竟在对称加密中它的地位还是很高的。

03

CVPR 2020 | 用完全可训练的深度学习方式处理图匹配问题

本文介绍的是新算法：用完全可训练的深度学习方式处理图匹配问题，论文《Learning Combinatorial Solver for Graph Matching》被 CVPR 2020接收为Oral论文。

01

《深入浅出密码学》——读书笔记（更新中）

h1 { text-align: center } h2 { text-align: center } .picture { text-align: center } thead th, tfoot th { text-align: left; background: grey; color: white } tbody th { text-align: left; background: Gainsboro; color:white }

05

【pytorch】bn

bn接口定义： torch.nn.BatchNorm2d： def init(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) args： momentum：默认为 0.1 。要freeze的时候就设置为0.0（和 tf 里面是反着来的，tf是设置为1.0才能freeze）。 rack_running_stats：计算running_mean和running

01

基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外，该框架本质上与VoxelMorph框架相同。

01

关于深度学习，这57个专业术语，你必须得知道

本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义，同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml，作者仍在继续更新该表，编译如有错漏之处请指正。

03

学界 | 牛津大学提出神经网络新训练法：用低秩结构增强网络压缩和对抗稳健性

选自arXiv 作者：Amartya Sanyal、Varun Kanade、Philip H.S. Torr 机器之心编译参与：刘天赐、刘晓坤和目前普遍的稀疏性诱导、结构化限制相似，神经网络的低秩结构也具有压缩的性质，并在对抗攻击中具备稳健性。在本文中，来自牛津大学计算科学部和阿兰图灵机构的研究者开发了一种新方法，通过在训练过程中引入修正，增强神经网络表征的低秩属性。引言深度（卷积）神经网络已经取得了许多重大成果，「表征学习」就是其中非常迷人的一个方面：深度网络能够从原始数据中生成可以用于多个任

05

【转载】理解矩阵（二）

上一篇里说“矩阵是运动的描述”，到现在为止，好像大家都还没什么意见。但是我相信早晚会有数学系出身的网友来拍板转。因为运动这个概念，在数学和物理里是跟微积分联系在一起的。我们学习微积分的时候，总会有人照本宣科地告诉你，初等数学是研究常量的数学，是研究静态的数学，高等数学是变量的数学，是研究运动的数学。大家口口相传，差不多人人都知道这句话。但是真知道这句话说的是什么意思的人，好像也不多。简而言之，在我们人类的经验里，运动是一个连续过程，从A点到B点，就算走得最快的光，也是需要一个时间来逐点地经过AB之间的路径，这就带来了连续性的概念。而连续这个事情，如果不定义极限的概念，根本就解释不了。古希腊人的数学非常强，但就是缺乏极限观念，所以解释不了运动，被芝诺的那些著名悖论（飞箭不动、飞毛腿阿喀琉斯跑不过乌龟等四个悖论）搞得死去活来。因为这篇文章不是讲微积分的，所以我就不多说了。有兴趣的读者可以去看看齐民友教授写的《重温微积分》。我就是读了这本书开头的部分，才明白“高等数学是研究运动的数学”这句话的道理。

03

VSR-Transformer | 超越BasicVSR，Transformer拿下视频超分

最近，Transformer在CV领域搅翻了天，在各个CV领域打出了半片天。比如，Detection、Segmentation、Classification等等均出现了Transformer这个“搅局者”；甚至Low-level领域也被Transformer占领多个高峰，比如超分、降噪、去雨等等。一直以为视频超分可能还会再等一段时间，哪成想，视频超分领域也成了Transformer的附属地。

01

亮风台提出用完全可训练的图匹配方法，优于最新SOTA | CVPR 2020

为了进行评估，新算法在四个公共基准上进行了测试，与包括非学习和基于学习的算法在内的八个最新基准进行了比较。该算法对噪声和异常值具有较强的鲁棒性，总体上优于所有的基线算法。

02

学界 | 牛津大学提出神经网络新训练法：用低秩结构增强网络压缩和对抗稳健性

作者：Amartya Sanyal、Varun Kanade、Philip H.S. Torr

03

序列比对（四）Smith-Waterman算法之仿射罚分

关于全局联配，局部联配以及仿射罚分模型的介绍可参见前文：序列比对（一）全局比对Needleman-Wunsch算法序列比对（二）Needleman-Wunsch算法之仿射罚分序列比对（三）局部联配Smith-Waterman算法

02

深度学习的57个名词解释及相关论文资料

一、激活函数（AcTIvaTIon FuncTIon）为了让神经网络能够学习复杂的决策边界（decision boundary），我们在其一些层应用一个非线性激活函数。常用的函数有sigmoid

00

涂鸦一键变逼真照片，我被自己的绘画技巧惊呆了 | 英伟达&朱俊彦CVPR新研究

一条黑色弧线从半空延伸而下，划过半个圈。继而自己填满，俨然一座岩山，就这样落在水中间。

03

PyTorch专栏（十七）: 使用PyTorch进行深度学习

深度学习表现为使用更巧妙的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。

05

APAP论文阅读笔记[通俗易懂]

论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/

04

NAACL'22 | 华为提出中文NER领域最新SOTA

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：克鲁斯卡 Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition Accepted at NAACL 2022 Findings 4月7日，NAACL 2022公布论文入选名单，由华为云语音语义创新Lab多名研究者撰写的论文被NAACL 2022 Findings接收，趁热和大家一起学习一下文章大纲 Abstract

01

涂鸦涂出摄影大片：英伟达「高更」GAN让简笔画秒变逼真图像

英伟达新方法在 Flickr Landscapes 数据集上的语义图像合成结果，并不是真人拍摄的哦～

04

CVPR2021|单个网络支持sRGB渲染与RAW数据重建，港科大陈启峰团队提出可逆ISP

code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP

04

DID-M3D:用于单目3D物体检测的解耦实例深度

单目三维物体检测是自动驾驶和计算机视觉领域的重要课题，该任务中的一个重要挑战在于实例深度估计。因为深度信息在相机投影过程之后容易丢失，因此实例深度估计是提高性能的瓶颈。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭