CNN分类的典型架构如下图所示： 图1：典型的CNN架构，来源[2] 具体来说，这个实验的挑战是将模型参数数目减少到小于10,000（即，降低到原参数数目的10%），同时将准确度保持在99%+的+范围内...实施 准备数据集 首先，归一化训练数据的格式，在这里使用了独热编码。然后，将数据集加载到内存中，以获得更好的性能。扰乱训练数据，使每次运行训练时不总是获取相同顺序的数据集。...例如，激活层中的参数、最大池化、扁平化和Dropout的参数)。 1.方法 1 本方法采用了“典型CNN架构”的简化变体（见图1）。...大小为2的最大池化层将先前应用的滤波器的输出结果减少了2倍。作为向全连接神经网络的过渡，目前采用了一个平坦层，它将张量减少成长度为126（14x3x3）的向量。然后，添加10%的Dropout 。...如本工作所示，适当的架构可以提取出足够多的信息，同时又不牺牲准确率。此外，像剪枝这样的方法可以帮助限制剩余的权重，只留下网络的重要部分，即所谓的“中奖彩票”。
例如，最先进的目标检测算法，如Faster R-CNN，在向图像中添加雪时无法识别目标(如图1所示)，即使这些目标仍然清晰可见。...即使是一个无害的分布变化，例如从训练时的小雪花过渡到测试时的大雪花，也会对当前的视觉系统产生强烈的影响。?...在对这些基准数据集上的标准目标检测算法进行评估之后，我们展示了一种简单的数据增强技术——对训练图像进行风格化——如何在破坏类型、严重程度和数据集之间显著提高鲁棒性。...附录C中我们还提供了Faster R-CNN和Mask R-CNN模型的结果。我们将稳健性基准集成到mmdetection toolbox中，并训练和测试所有具有标准超参数的模型。...在这里，我们将此方法转移到对象检测数据集，测试两个设置:1.用程式化的版本替换每个训练图像。2. 将每个图像的风格化版本添加到现有数据集。
本文将深入探讨CNN的背景历史、业务场景、底层原理，并通过Java代码展示如何在Spring AI中实现CNN模型。...通过前向传播计算预测值，反向传播计算损失函数关于模型参数的梯度，并使用梯度下降算法更新模型参数。通过多次迭代训练，模型不断优化其对输入数据的表示能力。...）的背景历史、业务场景、底层原理以及如何在Java中实现CNN模型。...通过详细分析CNN的基本结构、卷积运算、权重共享、激活函数、池化操作等关键要素，我们揭示了CNN在处理图像等高维数据时的强大能力。...同时，通过Java代码示例，我们展示了如何在Spring AI中使用Deeplearning4j库构建和训练CNN模型。希望本文能够为读者提供有益的参考和启示，推动深度学习技术在更多领域的应用和发展。
1事出缘由 在中小型网络架构上，ViT的性能仍低于CNN，特别是与经过神经架构搜索(NAS)高度优化的CNN架构，如AlphaNet, FBNetV3等相比。...组件2：Positional information Transformer结构中的位置嵌入是位置相关的可训练参数。...这里采用为每个自注意力块增加一个MLP层的策略，但为了提高效率，将MLP的扩展比降低到{1,2}。如图6所示，在第1个MLP层之后添加了一个额外的MLP层。...具体来说，使用预训练的老师来监督SuperNet，并限制所有其他Sub-Networks向SuperNet学习。...负余弦相似度表示SuperNet和Sub-Networks产生冲突梯度，并倾向于向相反方向更新模型参数。
简单的说，梯度检查点的工作原理是在反向时重新计算深层神经网络的中间值（而通常情况是在前向时存储的)。这个策略是用时间（重新计算这些值两次的时间成本）来换空间（提前存储这些值的内存成本）。...notes，它实现了如下功能，在前向传播时，PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。...out 几乎和我们调用 model(input_var) 时得到的张量一样; 关键的区别在于它缺少了累积值，并且附加了一些额外的元数据，指示 PyTorch 在 out.backward() 期间需要这些值时重新计算...checkpoint 接受一个模块（或任何可调用的模块，如函数）及其参数作为输入。...参数将在前向时被保存，然后用于在反向时重新计算其输出值。 为了使其能够工作，我们必须对模型定义进行一些额外的更改。
以往的纹理分类工作大多使用预训练的模型，如ResNet、InceptionNet等，并将纹理特征提取技术之一应用于预训练模型的激活输出。...如果图像数据集具有丰富的基于纹理的特征，如果将额外的纹理特征提取技术作为端到端体系结构的一部分，则深度学习技术会更有效。 预训练模型的问题是，由于模型的复杂性，最后一层捕获图像的复杂特征。...DeepTen还使用了端到端学习技术，因为编码层是一个有向无环图(图2)，它是可微的，可以使用使用反向传播的随机梯度下降来训练它。...可以看到多个深蓝色点的列是类之间关系密切的类。 用例 DEPNet的整个体系结构就像一个有向无环图，所有的参数都可以通过反向传播来训练。DEPNet就是一种专门用于地面地形识别的算法。...这是通过在不同层间改变CNN的结构来实现的，方法是向其添加统计自相似性(SSS)，这是纹理的一个众所周知的属性。 纹理包含许多相互矛盾的特性，这些特性是由具有统计平稳性的随机过程捕获的。
即使是基于深度卷积神经网络(ConvNets)的现代检测方法，如R-CNN和SPPnet，仍然使用经过难负挖掘训练的SVM。...我们将OHEM应用到标准的Fast R-CNN检测方法中，与baseline训练算法相比，我们展示了三个优点:它消除了在基于区域的ConvNets中常用的几种尝试和超参数的需要它在平均平均精度方面产生了持续而显著的提高如...在VOC07 trainval的训练中，我们使用第5节中的SGD参数，在使用额外的数据(07+12和07++12，见表3和表4)时，我们使用200k的小批量迭代，初始学习率为0.001，衰减步长为40k...在使用额外数据(07+12)时，OHEM实现了78.9%的mAP，超过了目前最先进的MR-CNN (78.2% mAP)。...当使用额外的数据时，我们得到了76.3%的最先进的mAP(MR-CNN的mAP为73.9%)。消融研究：我们现在详细研究这两个添加的影响以及OHEM是否与它们互补，并报告表6中的分析。
尽管Vision Transformer在一定程度上取得了成功，但在较小的数据量上训练时，其性能仍然低于类似规模的卷积神经网络(如ResNets)。...2.2 向CNN引入Self-Attention Self-Attention在cnn视觉任务中得到了广泛的应用。...2.3 向Transformer引入CNN 在NLP和语音识别中，卷积被用来修改Transformer Block，或者用卷积层代替Multi-Head Attentions，亦或是以并行或顺序的方式增加额外的卷积层...而之前的工作尝试在Transformer中添加额外的卷积模块对于语音识别和自然语言处理，它们导致更复杂的设计和额外的计算成本。...此外，当使用更多数据时，在ImageNet-22k上预训练的宽模型CvT-W24*达到在没有额外数据训练的情况下在ImageNet上获得了87.7%的Top-1精度，以相似的模型参数和FLOPs数量比最佳模型
对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...这里，我们将简要回顾Mask R-CNN架构及其与Faster R-CNN的关系。 然后，我将向您展示如何在图像和视频流上应用Mask R-CNN与OpenCV。 开始吧！ 实例分割 vs....虽然网络现在是可以端到端训练的，但是由于依赖于选择性搜索算法，在推断时性能仍受到了极大的影响。 为了使R-CNN的架构更快，我们需要直接利用R-CNN获得区域proposal： ?...同样，只有通过可选的命令行设置参数 --visualize 标志时，才会显示这些可视化图像(默认情况下不会显示这些图像)。...向您展示如何在自定义数据集上训练 Mask R-CNN。 在训练自己的 Mask R-CNN 时，为您提供我的最佳实践、提示和建议。
在训练期间，噪声框是通过向真实值添加高斯噪声来构建的。在推论中，噪声框是从高斯分布中随机采样的。 3.实现方式 3.1预备知识 物体检测。...扩散模型 [35, 75–77] 是一类受非平衡热力学启发的基于似然的模型 [77, 78]。这些模型通过逐渐向样本数据中添加噪声来定义扩散前向过程的马尔可夫链。...前向噪声过程定义为 它通过向 z0 添加噪声将数据样本 z0 转换为 t ∈ {0, 1, ..., T } 的潜在噪声样本 zt。 ，βs 表示噪声方差表 [35]。...而稀疏 R-CNN 使用检测解码器仅在前向传播中进行一次 3.3训练 在训练过程中，我们首先构建从 ground-truth boxes 到 noisy boxes 的扩散过程，然后训练模型来反转这个过程...图中的数字表示平均值。 GT 框填充策略。如第 3.3 节所述，我们需要将额外的框填充到原始真实值，以便每个图像具有相同数量的框。
当CW模块被添加到卷积神经网络时，潜在空间被白化（即，去相关和归一化），并且潜在空间的轴会与已知的感兴趣的概念对齐。通过实验，论文发现CW可以使我们更清楚地了解网络是如何通过分层学习概念的。...按照理想的说法，我们希望神经网络的能够告诉我们它是如何区分概念的，而不是诉诸于额外的分类器（如概念向量方法，concept-vector methods）。...综上，CW模块的前向计算过程如下： ? 在训练过程中，CW模块要处理两种类型的数据：一种数据用来计算主要目标，另一种数据用来表示预定的概念，也就是有2个目标函数需要优化。...第二个目标函数表示概念对齐loss: 当训练主目标的时候，正交矩阵 被固定。但优化 的时候，其他参数被固定。...通过使用概念白化构建一个可解释的CNN，我们可以获得更多的灵感，了解网络如何在不损害主要目标性能的情况下，在各层上逐渐学习目标概念（或者是否需要它们）。 今后可能的工作有许多方向。
该文对MaskR-CNN添加了一个新的预测任务，称为Edge Agreement Head（也许可以翻译为“边缘协定预测端”？），它的灵感来自人工实例标注的方式。...Edge Agreement Head的作用即鼓励深度网络训练时预测的实例mask边缘与groundtruth的边缘相似。...这是Mask R-CNN深度网络训练前期的一些预测的Mask，发现它并没有像人类一样先把边缘找出来，甚至缺失的很离谱（你可以预测的不很精细准确，但至少要表现出在向这个方向努力吧！）。...作者通过Edge Agreement Head方式增加了一个损失函数，模型复杂度略微增加，没添加任何额外的需要训练的模型变量，训练的计算成本增加很小，而网络推断时不增加计算量。...Table 1说明当训练达到160k steps时，使用Edge Agreement Head的模型训练达到了更高的精度，尤其是使用Soble边缘算子的模型。
我们的方法结合了两个关键见解：（1）可以将高容量卷积神经网络（CNN）应用于自下而上的区域提案，以定位和分割对象;（2）当标记的训练数据稀缺时，辅助任务的监督预训练，然后是特定于领域的微调，产生显着的性能提升...我们对每个提议进行翘曲，并通过 CNN 进行前向传播，以计算特征。然后，对于每个类别，我们使用针对该类别训练的 SVM 对每个提取的特征向量进行评分。...没有使用额外的已验证负图像集。边界框回归器的训练是基于 Val 4.4....所有系统超参数（如 SVM C 超参数、区域扭曲中使用的填充、NMS 阈值、边界框回归超参数）都固定为 PASCAL 使用的相同值。...我们效仿 [2, 4] 的做法，扩展了 PASCAL 分割训练集，将 Hariharan 等人 [22] 提供的额外注释包括在内。设计决策和超参数在 VOC 2011 验证集上进行了交叉验证。
在卷积神经网络术语中，卷积的第一个参数常被称为输入，第二个参数称为内核，其输出称为特征映射。现在我将向你展示如何在CNN中应用这个数学术语“卷积”。...我们将一个接一个地讨论这件事的细节。 填充 填充用于在边缘周围添加额外的像素。实际上，填充是为了确保角落中的像素得到所需的注意。...image.png 使用更大步幅的一个主要原因是减少输出特征映射中的参数。现在我们准备好设计我们自己的CNN模型。我会详细解释CNN的内容。...卷积神经网络的设计 在这一部分中，我们将设计我们自己的卷积神经网络。CNN由卷积层、池层和末端完全连接层组成(对于多类问题，我们可以在结尾添加Softmax)。 我们将使用的架构如下图所示。...然后我们使用交叉熵作为我们的损失函数和随机梯度下降（SGD）来最小化损失。然后我们根据我们的用例训练模型。
在这篇文章中，我将尝试总结CNN是什么，以及它们如何在NLP中使用。CNN背后的直觉对于计算机视觉用例来说有点容易理解，所以我将从那里开始，然后慢慢向NLP迈进。 什么是卷积？...CNN超参数 在解释CNN如何应用于NLP任务之前，让我们看一下构建CNN时需要做出的一些选择。希望这有助于您更好地了解该领域的文献。...卷积和池化操作会丢失有关单词本地顺序的信息，因此在PoS标记或实体提取中的序列标记有点难以适应纯CNN体系结构（尽管不是不可能，但您可以向输入添加位置特征）。...[6]添加一个额外的层，对该网络架构执行“语义聚类”。 ? Kim，Y。（2014）。句子分类的卷积神经网络 [4]从头开始训练CNN，不需要像word2vec或GloVe这样的预训练的单词向量。...这些论文中的方法似乎适用于长篇文本（如电影评论），但它们在短文本（如推文）上的表现并不清楚。直观地说，对于短文本使用预先训练的单词嵌入将比在长文本中使用它们产生更大的收益是有意义的。
分类与定位问题的权衡 从R-CNN开始，检测模型常采用分类任务上表现最好的卷积网络作为基础网络提取特征，在其基础上添加额外的头部结构来实现检测功能。...小结 R-FCN是对Faster R-CNN结构上的改进，部分地解决了位置不变性和位置敏感性的矛盾。通过最大化地共享卷积参数，使得在精度相当的情况下训练和测试效率都有了很大的提升。...DSSD的网络结构 在原版SSD中，检测头部不仅从基础网络提取特征，还添加了额外的卷积层，而本文则在这些额外卷积层后再添加可学习的反卷积层，并将feature map的尺度扩展为原有尺寸，把两个方向上具有相同尺度的...com时则选定该类作为输出，训练时也仅对其路径上的类别进行损失的计算和BP。...在工业界还有更多的问题，比如如何做到单模型满足各种不同场景的需求，如何解决标注中的噪声和错误干扰，如何针对具体业务类型（如人脸）设计特定的网络，如何在廉价的硬件设备上做更高性能的检测，如何利用优化的软件库
分类与定位问题的权衡 从R-CNN开始，检测模型常采用分类任务上表现最好的卷积网络作为基础网络提取特征，在其基础上添加额外的头部结构来实现检测功能。...小结 R-FCN是对Faster R-CNN结构上的改进，部分地解决了位置不变性和位置敏感性的矛盾。通过最大化地共享卷积参数，使得在精度相当的情况下训练和测试效率都有了很大的提升。...DSSD的网络结构 在原版SSD中，检测头部不仅从基础网络提取特征，还添加了额外的卷积层，而本文则在这些额外卷积层后再添加可学习的反卷积层，并将feature map的尺度扩展为原有尺寸，把两个方向上具有相同尺度的...标签的合并 类似条件概率的方式计算每个子标签的概率值，超出一定的阈值com时则选定该类作为输出，训练时也仅对其路径上的类别进行损失的计算和BP。...在工业界还有更多的问题，比如如何做到单模型满足各种不同场景的需求，如何解决标注中的噪声和错误干扰，如何针对具体业务类型（如人脸）设计特定的网络，如何在廉价的硬件设备上做更高性能的检测，如何利用优化的软件库
表征学习 论文作者在第一部分使用了两个 CNN 结构，如下图所示，其中小的 CNN 结构对于捕捉时态信息（例如，当某些脑电图模式出现时）更有用，大的 CNN 结构更有利于捕捉频域信息（如，频域成分）。...这使模型能够添加从 CNN 提取的特征，即先前从输入序列中学习到的时态信息。作者还在快捷方式连接中使用全连接层，将 CNN 中的要素转换为可以添加到 LSTM 输出的向量。 ?...该堆叠的 softmax 层仅在该步骤中用于预训练两个 CNN，其中在预训练结束时丢弃其参数。将这两个以 softmax 堆叠的 CNN 表示为预模型。...该步骤是将阶段转换规则编码到模型中以及对预先训练的 CNN 执行必要的调整。具体地，将初始模型的两个 CNN 的参数 θs 和 θl 替换为来自预模型的参数 θs 和 θ1 后得到模型。...作者发现，当使用相同的学习速率来微调整个网络时，预先训练的 CNN 参数被过度调整为序列数据，这些数据不是类平衡的。因此，在微调结束时，模型开始过度适应大多数睡眠阶段。
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