中有详细的描写，感兴趣的同学可以去看看论文 可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积和深度可分离卷积。...上图左边是普通的ReLU，对于大于0的值不进行处理，右边是ReLU6，当输入的值大于6的时候，返回6，relu6“具有一个边界”。作者认为ReLU6作为非线性激活函数，在低精度计算下具有更强的鲁棒性。...当n = 2,3时，与Input相比有很大一部分的信息已经丢失了。而当n = 15到30，还是有相当多的地方被保留了下来。 也就是说，对低维度做ReLU运算，很容易造成信息的丢失。...3.引入基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型(SE) 4.使用了一种新的激活函数h-swish(x) 5.网络结构搜索中，结合两种技术：资源受限的NAS（platform-aware...V3也利用swish当作为ReLU的替代时，它可以显著提高神经网络的精度。但是呢，作者认为这种非线性激活函数虽然提高了精度，但在嵌入式环境中，是有不少的成本的。
如上表，同时使用剪枝和量化，训练时间增加了600%；如果使用稀疏约束对DNN进行剪枝时，这个问题会更加严重。此外，剪枝的优点，只有当使用自定义硬件或用于稀疏矩阵的特殊数据结构时才会显现出来。...不过，尽管NAS方法的效果显著，但大多数NAS算法的计算量都非常大。例如，MNasNet需要50,000个GPU 时才能在ImageNet数据集上找到一个高效的DNN架构。...他们在300个GPU时内便找到了一个有效的架构。此外，一种称为单路径NAS（Single-Path NAS）的方法可以将架构搜索时间压缩到 4 个GPU时内，不过这种加速是以降低精度为代价的。...缺点及改进方向：计算量太大，导致很难去搜索大型数据集上任务的架构。另外，要想找到满足性能需求的架构，必须对每个候选架构进行训练，并在目标设备上运行来生成奖励函数，这会导致较高的计算成本。...3）当从零开始训练一个新的DNN模型时，应该使用压缩卷积滤波器和矩阵分解来减少模型的大小和计算量。 4）NAS可以用来寻找针对单个设备的最优DNN模型。
Nesterov 早在 1998 年 [1] 证明，在 SGD 算法中，当学习率固定时，只有在学习率α≤ 1/L 时，优化的方程可以收敛，反之，即使学习率仅翻一倍，优化的方程极有可能震荡或发散。...当 b0 小于 Lipschitz 常数时，AdaGrad-Norm 的表现比 SGD 好。...一个重要的应用是计算线性无关：一族向量线性无关当且仅当格拉姆行列式（Gram determinant）不等于零。...当使用带有跳跃连接的全连神经网络时，在指数级更小的宽度上，随机初始化的梯度下降可以以线性速度收敛至损失函数为零。和第一个结果相比较，优化对于宽度的依赖大大降低。...当使用卷积的 ResNet 时，在更小级别的宽度上，随机初始化的梯度下降可以收敛至损失函数为零 6）分析师见解： 本文破解了神经网络优化中的迷思，即在过拟合的情况下神经网络是否可以优化至损失函数值为零。
但本文提出的方法也有其他突出优点——因为相干源是单色的神经网络仅需要使用灰度图像，这可以减小模型大小并加快运行速度；图像中的每个区域都包含被拍摄物体的全部信息，即便部分图案被遮挡也不影响算法的工作，相对来说不像一般的...softmax 这里笔者不过多赘述，仅给出定义。 ? 1(.) 是一个指标函数，当条件为真时值为 1，否则值为 0。y_i 为输入数据对应的标签，C 是标签类的数量。...其中 m 是超参数，来控类别之间的 angular margin。当 m = 1 时，上式完全等价于 Angular softmax loss 的后验分布。...而全局搜索空间中假设有一个架构模版，用于限制搜索架构时可以选择的运算，整体来说，自由度较大。对于 NAS 的更多介绍，可以参考机器之心的这篇文章：神经架构搜索方法知多少。...在这些任务上，仍然需要有突破性的创新，才可能解决真正的困难。
你可以天马行空地凭想象定义这个搜索空间，但别忘了，搜索空间越大，你的搜索算法需要运行的迭代次数就越多，用到的GPU算力也就越多。 搜索算法有哪些可供我们选择呢？...因为这个采样是离散的，作者借助了Gunbel采样技巧来实现反向传播。作者原文写道：“我们在前向传播时使用argmax函数……而在反向传播时使用了softmax函数……”。...为了定义给定操作的这个“代价”值，作者提出了对“仅使用给定操作建立的单元”和“仅使用单一操作建立的单元”之间响应时间、参数数量或FLOP数的差距进行比较、衡量的方法。...不一样的是，搜索空间是从一个比较小的架构集合开始的，“surrogate”函数被预训练后，网络架构的尺寸才被逐渐变大。传统NAS框架中这种方法的一个经典案例是渐进式NAS。...神经网络架构搜索的一种神经生物学评估指标 在神经生物学中有这样一种理论：对于相似的物体，人脑会产生相似的神经响应。基于这种理论，作者推测：具有与人脑相似的激活机制的神经网络，也应该有更强的泛化能力。
不用NAS，不用attention，不用各种新颖的激活函数，甚至不用分支结构，只用3x3卷积和ReLU，也能达到SOTA性能？ ?...1 模型定义 我们所说的“VGG式”指的是： 1. 没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。 2. 仅使用3x3卷积。 3. 仅使用ReLU作为激活函数。...下面用一句话介绍RepVGG模型的基本架构：将20多层3x3卷积堆起来，分成5个stage，每个stage的第一层是stride=2的降采样，每个卷积层用ReLU作为激活函数。...这一转换也非常简单，因为1x1卷积是一个特殊（卷积核中有很多0）的3x3卷积，而恒等映射是一个特殊（以单位矩阵为卷积核）的1x1卷积！...在这一示例中，输入和输出通道都是2，故3x3卷积的参数是4个3x3矩阵，1x1卷积的参数是一个2x2矩阵。
3.引入基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型(SE) 4.使用了一种新的激活函数h-swish(x) 5.网络结构搜索中，结合两种技术：资源受限的NAS（platform-aware...V3也利用swish当作为ReLU的替代时，它可以显著提高神经网络的精度。但是呢，作者认为这种非线性激活函数虽然提高了精度，但在嵌入式环境中，是有不少的成本的。...该图是AlexNet网络中不同层的GPU和CPU的时间消耗，我们可以清晰的看到，不管是在GPU还是在CPU运行，最重要的“耗时杀手”就是conv，卷积层。...也就是说，想要提高网络的运行速度，就得到提高卷积层的计算效率。 我们以MobileNetV1为主，看看MobileNet的资源分布情况： ?...轻量级神经网络系列——MobileNet V1 3.深度学习中常用的损失函数loss有哪些？ 4.当python遇上杨辉三角——生成器与迭代器 5.
将预训练模型用到另一项任务上的方法，就是我们所说的迁移学习，但是这种方法依旧要求使用者具备一定的专业度，能够对在另一个数据集上运行的模型进行微调。...当对文本和下面展示如何对架构采用和训练的图进行比较时，下面的两个小节是最好理解的。 ?...NAS 工作原理图解 短期记忆网络（LSTM）控制器 控制器通过对大量预定义的时间步长做出一系列选择，来生成架构。例如，在生成卷积架构时，控制器一开始仅创建其中 6 层的架构。...NAS 使用的奖励重塑 当我稍后讨论 ENAS 时，大家需要注意的一个重点是，经过训练的架构，它的权重后续会被舍弃，并且在每次对架构进行采样时，这些权重都会被随机初始化。...如下图所示，当从经过训练的控制器中采样的 1000 个架构与从未经训练的控制器中采样的 1000 个架构相比时，经过训练的控制器的确表现更好，但这可以通过权重共享方案而不是控制器在搜索空间上的探索能力来加以解释
事实上最早的一批NAS算法就是这么做的。这样的算法虽然原理可行，但是搜索速度通常并不理想，因为每预测一个结构，我们都需要在整个数据集上进行训练；当数据集规模很大时，算法的效率无疑是非常低的。...另外，关于网络性能的度量方面，最近有一篇名为 NAS without Training的文章非常有趣。主要想法是：对于一个已经初始化完毕的神经网络，去计算其损失函数关于输入数据的雅可比矩阵。...当数据变化的时候，就把相应的雅可比矩阵看成一个长向量，比较这些向量之间的相关性。作者发现了一个非常有趣的现象：性能越好的结构，在不同数据之间，其雅可比矩阵越不相关。...在我们最新的文章“NAS with Random Label”中，我们设计了一个NAS框架，它在搜索过程中完全不使用ground-truth label，仅使用random label，就能得到和使用真实标签相同的性能...而在我们的工作中，如上图所示，借用深度不动点模型的思想，将其写成了一个隐函数。这样做的好处是使得浅层和深层的信息实现彻底的融合，同时参数量也非常少，仅相当于一层fpn的参数量。 ?
当输入尺寸为320时，在移动ARM CPU上达到123 FPS(使用Paddle Lite时达到150 FPS)。...PicoDet-L仅3.3M参数的mAP值为40.9%，mAP值提高了3.7%，比YOLOv5s快44%。如图1所示，本文模型远远优于轻量级目标检测的最新结果。...原SimOTA采用CE损失和IoU损失的加权和来计算cost 矩阵。为了使SimOTA中的cost与目标函数保持一致，作者使用Varifocal loss和GIoU loss的加权和作为cost矩阵。...余弦学习速度平稳下降，有利于训练过程，特别是当Batch-Size较大时。 过多的数据增强会增加正则化效果，使训练对轻量模型的收敛更加困难。...两者的影响是相近的，Varifocal Loss仅略好于Quality Focal Loss。将QFL替换为VFL, mAP(0.5:0.95)从29.1提高到29.2。
在本文中，我们提出在控制和深度强化学习的任务中研究值函数（即Q函数）的基础结构。如果潜在的系统特性能够导致Q函数产生某些全局结构，则应该能够通过利用这种结构更好地推断该函数。...具体来说，我们研究了大数据矩阵中普遍存在的低秩（low rank）结构。我们在普遍的控制和深度强化学习任务上验证了低秩Q函数的存在。...作为我们的主要贡献，通过利用矩阵估计（ME）技术，我们提出了一个通用框架来利用Q函数中本质的低秩结构。...Spotlight | 加速NAS，仅用0.1秒完成搜索 05. Spotlight | 华盛顿大学：图像分类中对可实现攻击的防御（视频解读） 06....Poster | 完胜 BERT，谷歌最佳 NLP 预训练模型开源，单卡训练仅需 4 天 07. Poster | FSNet：利用卷积核概要进行深度卷积神经网络的压缩 08.
然而，传统 NAS 算法的计算量需求往往令人望而却步，例如 NASNet 需要 10^4 GPU hours 来运行。...由于这些局限，之前的 NAS 都利用了 Proxy 任务，例如仅训练少量 Epoch，只学习几个 Block，在较小的数据集上搜索（e.g. CIFAR）再迁移。...我们注意到，当针对不同平台时，网络结构呈现出不同的偏好：（i）GPU 模型短而宽，尤其是在 feature map 较大时;（ii）GPU 模型更喜欢大 MBConv 操作（例如 7x7 MBConv6...这是因为 GPU 比 CPU 有更高的并行度，因此它可以更好地利用大 MBConv。另一个有趣的观察是，当特征地图被下采样时，所有的网络结构都倾向于选择一个更大的 MBConv。...我们认为这可能是因为大 MBConv 操作有利于网络在下采样时保留更多信息。值得注意的是，这是之前强制 block 之间共享结构的 NAS 方法无法发现的。 ?
链状网络和多分支网络 有时人们确实想要使用具有重复主题或单元的手工制作的外部架构（宏观架构）。在这种情况下，外部结构是固定的，NAS仅搜索单元体系结构。这种类型的搜索称为微搜索或单元搜索。 ?...并且每个单元由几个块（原文中使用的5个）形成。 ? 这些块由预定义的操作组成。 ? 块的结构。组合函数只是逐元素相加 操作结果表明，图中所示为原论文所使用的图形，可以进行扩展。 ?...作为这个问题的解决方案，我们训练了仅通过读取字符串（单元被编码成字符串）来预测最终性能的“廉价”代理模型。这种训练的数据是在单元构建、训练和验证时收集的。...PNAS的步骤 差异化架构搜索（DARTS） 用于神经架构的搜索空间是离散的，即一种架构与另一种架构的不同之处至少在于该架构中有一层或一些参数，例如，5x5滤波器对7x7滤波器。...当找到单元时，这些单元然后用于构建更大的网络。
但研究人员发现深度可分离卷积中有大量卷积核为 0，即有很多卷积核没有参与实际计算。...= 1: # 表示如果扩展因子不为 1 时，则使用 1x1 的卷积层（即对输入特征矩阵的深度进行扩充） # 1x1 pointwise conv layers.append...group=1 的话，就为普通卷积；如果设置的值为输入特征矩阵的深度的话（即 in_channel），则为深度卷积（deptwise conv），并且 Dw 卷积的输出特征矩阵的深度等于输入特征矩阵的深度...屋顶线模型仅依赖于数据传输与计算的比率，因此具有相同 RP 的所有硬件通过延迟对工作负载的排名是相同的。...对于键和值使用一个共享的头，当批处理的 Token 数量相对于特征维度较小时，可以大大减少内存访问需求，从而显著提高操作强度。
然而，传统NAS算法的计算量巨大，如NASNet需要10^4 GPU hours来运行。...由于这些局限，之前的NAS都利用了Proxy任务，例如仅训练少量Epoch，只学习几个Block，在较小的数据集上搜索（如CIFAR）再迁移。...我们注意到，当针对不同平台时，网络结构呈现出不同的偏好： 1）GPU模型短而宽，尤其是在feature map较大时； 2）GPU模型更喜欢大MBConv操作（如：7x7 MBConv6），而CPU模型则倾向于小操作...这是因为GPU比CPU有更高的并行度，因此它可以更好地利用大MBConv。 另一个有趣的观察是，当特征图被下采样时，所有的网络结构都倾向于选择一个更大的MBConv。...这可能是因为MBConv操作有利于网络在下采样时保留更多信息。值得注意的是，这是之前强制block之间共享结构的NAS方法无法发现的。
NAS，在生成的搜索空间中使用强化学习搜索最优的模型，设计了能够反映准确率和资源消耗的回报函数。...不同分割点和指示矩阵有不同的意义，调整分割点能够改变分组特征的分配方式，从而改变不同阶段分类器在准确率和资源消耗上的trade-off，而调整指示矩阵则伴随特征复用策略的改变。...为了降低搜索空间的大小，在实验时规定目标网络中相同特征大小的层使用相同的分割点和指示矩阵。...按计算图依次进行多阶段推理，当该阶段的预测结果达到阈值时，则停止后续的推理，直接使用该阶段结果。 Experiments *** [1240] 与多种类型的加速方法对比不同目标网络的转化后性能。...此外，S2DNAS的核心是将静态网络转换成动态网络，如果转换时能够将静态网络的权值用上，可以更有意义，不然直接在目标数据集上搜索就好了，没必要转换。
Procedure，解决程序流程）矩阵流是检验网络鲁棒性的良好指标。...我们发现，通过对抗训练对候选子网络finetune仅几个epoch，其在验证数据集上的性能就可以显着提高。下图展示了对1000个随机采样的候选子网络结构进行finetune之前和之后的对抗精度对比。...3、鲁棒结构的统计指标 受到TRADES [3]启发，我们提出一种鲁棒网络结构的统计指标。TRADES是一种损失函数，该函数使对抗样本与其对应的原始数据之间的logit分布的KL散度最小。...具体来说，我们计算网络结构中每个cell上的Gramian矩阵，表示为FSP [4]。...FSP矩阵计算如下： 与之前类似，我们采样不同的网络结构，评估每个网络结构在原始数据精度和对抗精度的差距，并计算了网络中每个cell的FSP矩阵距离。
像（1）这种动态规划的局部信息传递带来的风险就是，当将来某些状态的价值评估出现偏差时，它过去的状态的价值评估也会出现问题。而这个偏差只能通过更多次的动态规划来修复。...当一个任务趋向于复杂，状态空间的维度越来越高时，上面说到的将来状态价值评估的偏差基本不可避免，TD learning的收敛时间大大增加。 经典的强化学习领域中有很多方法尝试解决这个问题。...将（6）或者（7）带入（5）中，我们得到了一个新的目标函数 ? 2.2 用随机神经网络表达NAS任务 在经典的基于强化学习的NAS方法中，agent的损失函数和网络本身的损失函数并不连通： ?...左边DAG为母网络，中间的矩阵表示每次在母网络每条边上采样的决策z，右边为这次采样的子网络。...有两点比较有意思的观察： 1）来自于蓝色节点即输入节点的边在reduction cell中直到80个epoch之后才出现，这意味着在前80个epoch中reduction cell都是被跳过的，直到需要时它才被引入
可以是1个或多个向量，当其为1个向量时，其作用相当于函数as.character()sep 多个向量连接时，指定各元素之间的连接符号，paste默认为空格，paste0固定为空（即元素之间没有连接符号，...连接> paste(x,y,sep=",")[1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"paste与paste0的区别见前文“本节函数”循环补齐 当两个向量长度不一致时，会通过循环补齐的方式对照较长的那个向量补齐运算...详见帮助文档（二）矩阵（matrix）矩阵是二维的。只允许一种数据类型。Tips: 判断数据结构根据生成他的函数来判断用函数class或is族函数来判断I.新建矩阵和取子集矩阵取子集，不支持$符号。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。...四、函数图片function为编写函数的函数。列出一个包里有哪些函数或数据ls('package:stringr') #列出stringr包中有哪些函数
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