可能是由于以下原因导致的:
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通过将网络的这些卷积核以及它们的feature map移除掉,可以极大的减少计算成本。与权重剪枝相比,这个方法不会导致稀疏连接模式。...一个对于第层和第层的新的权重矩阵被创建,并且剩下的权重参数被复制到新模型中。...论文根据经验来决定对每一层的卷积核进行剪枝,对于深度网络(如VGG-16或ResNets),观察到同一stage相同尺寸的特征图)对应的层对剪枝的敏感度相似,论文对于同一stage的所有层使用相同的剪枝比例...每一层独立剪枝,即在计算(求权重绝对值之和)时不考虑上一层的剪枝情况,所以计算时Figure3中的黄色点权重仍然参与计算。 采用贪心策略,计算时不计算已经剪枝过的,即黄色点不参与计算。...其中Tabl2表示了VGG16中各层的剪枝比例,如下: 在CIFAR10上,VGG-16的推理成本可降低高达34%,ResNet-110最高可降低38%,同时通过重新训练网络恢复接近原始精度。 5.
我们可以看到,在求和时,s+lt=p 我们将在卷积期间跳过一些点。 当 l = 1时,它是标准卷积。 当 l > 1时,它是扩张的卷积。 ? 标准卷积(l = 1) ?...最后一层用了一个1×1的卷积,将通道数映射为与输入通道数相同大小。因此,输入和输出具有相同数量的通道。它可以插入到不同类型的卷积神经网络中。...此外,使用输入和输出的通道channels的数量的权重来初始化的方式代替标准随机初始化模型参数。 ?...PASCAL VOC 2012 所有模型都使用 VGG-16 进行特征提取,使用扩张卷积在分割结果上具有更好的效果 ?...但CRF-RNN使得该过程不是端到端的学习。 ? 失败案例 如上所示的一些模型分割出错的情况,当对象被遮挡时,分割出错。
我们的下一步是将图像大小调整为 (224, 224, 3) 形状,以便我们可以将其通过 VGG-16 架构。请注意,VGG-16 架构是在具有上述形状的图像净权重上进行预训练的。...(directory) count = 0 我们将“打开”我们的默认网络摄像头,然后继续捕获数据集所需的面部图像。...然后我们将分配变量“key”以获取按下按钮的命令。这个按键给了我们两个选择: 当我们按键盘上的空格键时单击图片。 按下“q”时退出程序。...我们希望将我们收集的图像重塑为适合通过 VGG-16 架构的大小,该架构是对 imagenet 权重进行预训练的。...将训练模型并将最佳权重保存到 face_rec.h5,这样就不必反复重新训练模型,并且可以在需要时使用我们保存的模型。
Vanishing / Exploding Gradients 梯度消失/爆炸 在反向传播期间,当误差函数相对于每次训练迭代中的当前权重的求偏导数时,通过n层网络会导致将这些小/大梯度数值被乘上n倍的梯度效果...CIFAR-10数据集的普通网络 2、残差网络中的跳跃/短连接(ResNet) 为了解决消失/爆炸梯度的问题,添加了 跳跃/短连接 skip / shortcut 在几个权重层之后将输入x加到输出上...残余网络的构建模块 因此,输出H(x)= F(x) + x。 权重层实际上是学习一种残差映射:F(x)=H(x)-x ( 反向传播时)即使权重层有梯度消失现象,我们仍然总是将x转移回较早的层。...通过将网络深度增加到152层,获得5.71%的Top5错误率,这比VGG-16,GoogLeNet(Inception-v1)和PReLU-Net好得多。 ?...MS COCO mAP (%) 通过将ResNet-101用于faster R-CNN [3-4],ResNet获得了比VGG-16更好的性能。
我们的下一步是将图像大小调整为 (224, 224, 3) 形状,以便我们可以将其通过 VGG-16 架构。请注意,VGG-16 架构是在具有上述形状的图像净权重上进行预训练的。...(directory)count = 0 我们将“打开”我们的默认网络摄像头,然后继续捕获数据集所需的面部图像。...然后我们将分配变量“key”以获取按下按钮的命令。这个按键给了我们两个选择: 当我们按键盘上的空格键时单击图片。 按下“q”时退出程序。...我们希望将我们收集的图像重塑为适合通过 VGG-16 架构的大小,该架构是对 imagenet 权重进行预训练的。...将训练模型并将最佳权重保存到 face_rec.h5,这样就不必反复重新训练模型,并且可以在需要时使用我们保存的模型。
,DeconvNet和saliency map可视化效果存在较大差异 在具有反向ReLu()的简单模型中, GBP可以大致的恢复原始图像。...试 验 作者提供了三种不同神经网络的试验结果:a) 3层CNN网络,b) 3层全连接层(FCN)网络,c) VGG-16。...在CNN网络和VGG-16网络中添加了最大池化层(max-pooling)之后,我们可以观察到DeonveNet开始生成更多的图像,使得产生的图像对人类更具可解释性。...然而,在图像重建时,其并没有表现出特别显著的影响。上图第一行是原始输入,下面一行是错误输入,我们可以观察到,结果可视化只会改变saliency map。因此,作者得出了以下结论。...请注意作者在“部分训练权重的VGG”和“平均L2范数统计”的实验中,得出了相似的结论。
网络剪枝的典型过程包括三步:1)训练一个大的过参数化模型,2)根据某个标准修剪训练好的模型,3)微调修剪后的模型,以恢复损失的性能。 ? 图 1:典型的三步网络剪枝步骤。...这一观察结果表明,对于这些剪枝算法而言,重要的是获得的网络架构而不是保留的权重,尽管这些目标架构还是需要训练大模型才能获得。...是我们的实现中 VGG-16 的准确率。...., 2015))获得的架构比在整个网络中均匀修剪通道或稀疏权重的方法具备更高的参数效率。...图 4:VGG-16 的非结构化剪枝模型中特定层阶段的 3×3 卷积核的平均稀疏度模式。颜色越深表示权重被保留的概率越高。 有趣的是,这些指导设计模式可迁移至不同数据集上的不同架构。
前言 FCN是一种用于图像语义分割的全卷积网络,可以端到端进行像素级预测。 语义分割 图像语义分割是图像处理和机器视觉技术中的重要一环,旨在对图像中的每个像素进行分类。...模型简介 FCN是一种用于图像分割的端到端的深度学习方法,通过全卷积神经网络实现像素级的预测,主要使用卷积化、上采样和跳跃结构等技术来实现图像分割。...通过将全连接层转换为卷积层,利用上采样和跳跃结构获取更多的局部和全局信息,得到与原图大小相等的分割结果。 网络特点 全卷积网络不需要全连接层,可以处理任意尺寸的输入。...FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s分别通过反卷积将输出图像的尺寸扩大到与输入图像相同,并在不同层级上融合特征图以实现更精细的语义分割。...训练准备 导入VGG-16部分预训练权重 FCN使用VGG-16作为骨干网络,用于实现图像编码。使用下面代码导入VGG-16预训练模型的部分预训练权重。
前言 网上关于VGG模型的文章有很多,有介绍算法本身的,也有代码实现,但是很多代码只给出了模型的结构实现,并不包含数据准备的部分,这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。...为此,这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务,从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现,模型结构采用VGG-16,并且将很少的出现算法和理论相关的东西。...训练模型 初始权重与源码下载 VGG-16的初始权重我上传到了百度云,在这里下载; VGG-16源码我上传到了github,在这里下载; 在源码中: train_and_val.py文件是最终要执行的文件...,它定了训练和预测的过程; input_data.py是将上一步中生成的TFRecord文件组织成batch的过程; VGG.py定义了VGG-16的网络结构; tool.py是最底层,定义了一些卷积池化等操作...预测 train_and_val.py文件修改: if __name__=="__main__": #train() evaluate() #训练过程中生成的权重 log_dir = '
软剪枝(Soft pruning)类方法将待删除filter先置0,并在微调(finetune)过程中给予其一定机会恢复权重,能够在一定程度上缓解直接删除filter带来的网络容量损失的问题。...但若删除filter的比例较大时,其也会严重影响网络表征力。...在下一次训练(Epoch)中,所有的filter(包括冗余filter)又重新被finetune一次,这时如果有的冗余filter比较重要,则其权重会被重新恢复(如绿色方框)。...重复执行此过程,直至冗余filter的权重均被置为0或者接近于0。这时,我们再从网络中删除这些冗余的filter得到压缩后的网络。...以上实验结果也验证了我们之前的假设,即当剪枝比例较大时,权重衰减策略有利于保持预训练模型表征力。 ?
结论 当你运行脚本时,你可能看到怎样定义任何你想要的误差。它可能是一组图像和卷积神经网络(convolutional neural network)之间的误差。...恢复操作和其它元数据 一个重要的信息是,Saver 将保存与你的图相关联的任何元数据。这意味着加载元检查点还将恢复与图相关联的所有空变量、操作和集合(例如,它将恢复训练优化器)。...当你恢复一个元检查点时,实际上是将保存的图加载到当前默认的图中。现在你可以通过它来加载任何包含的内容,如张量、操作或集合。...这意味着「恢复」操作必须能够访问会话以恢复图内的权重。理解恢复操作的最好方法是将其简单地当作一种初始化。...当你想到,当你在做机器学习时可能会保存什么?你可以保存模型的架构和与其关联的学习到的权重。你可能希望在训练或事件整个训练架构时保存一些训练特征,如模型的损失(loss)和准确率(accuracy)。
剪枝不仅提高了推断速度,同时还降低了运行大型网络所需要的计算资源与能源,因此它可以在电池受限的移动设备上使用。剪枝同样有利于将深度神经网络储存并传递到移动应用中。 ?...图 3.1:对深度神经网络的神经元与突触进行剪枝。 在初始化训练阶段后,我们通过移除权重低于阈值的连接而实现 DNN 模型的剪枝,这种剪枝将密集层转化为稀疏层。...传统的训练方法只在训练开始的时候将所有权重初始化一次,而 DSD 训练法允许连接在周期性剪枝和恢复的中有多于一次的机会执行初始化。...图 5:DSD(Dense-Sparse-Dense)训练法中迭代进行剪枝和恢复权重的过程。...例如,剪枝导致的权重稀疏使并行变的困难,也使优秀的密集型线性代数库无法正常实现。此外,稀疏性激活值依赖于上一层的计算输出,这只有在算法实施时才能知道。
2.1 视觉变换网络 对网络进行加密,直观上的做法就是对网络各层的权重进行加密处理,权重加密由一个变化矩阵来实现,设加密函数为 ?...将原始采集到的图像恢复出来; 3、非负矩阵,非负矩阵的因式分解是一个NP难问题,这保证了加密的可靠性,攻击者很难得到加密矩阵,也就无法得到原始图像和原始权重; 4、满足非线性交换律,保证了加密网络中非线性激活函数的可用性...; 5、稀疏性,限制了加密过程的计算量,保证了其在神经网络中端到端的性能。...3 实验 3.1 keynet必要性实验 作者将人脸识别和目标检测作为目标任务,人脸识别实验使用VGG-16网络,并在VGGFace上进行了预训练,目标检测实验使用在MS-COCO数据集上预训练的Faster...3.2 keynet性能实验 性能实验中对不同量级的卷积神经网络进行了实验,分别是5层的LeNet(小型网络),11层的全卷积网络(中型网络)和VGG-16(大型网络),分别在MNIST和CIFAR-10
为解决结构化剪枝中超参数的决策问题,将超参数的设置转变为一种自动化过程将大大提高模型权重剪枝的算法实现效率。...其次,采用 ADMM 算法,将剪枝问题转化为数学优化问题,在剪枝的同时训练剩余权重。ADMM 可以将原始剪枝问题分解为两个子问题,用传统梯度下降法求解子问题一,并引入一个二次项迭代求解子问题二。...通过网络结构净化(Purification)操作,将 ADMM 过程中无法完全删除的一小部分冗余权重找到并删除。...最后,根据搜索得到的超参数,对神经网络进行结构化剪枝操作。 ? 表 1. 在 VGG-16 上基于 CIFAR-10 数据集的权重剪枝对比结果。 ? 表 2....相比之前的方法,如果考虑到 ResNet-18 与 ResNet-50 本身的大小差距(我们使用更小的 ResNet-18),可以在准确率有所上升的情况下比之前的方法减小 120 倍权重参数。
实验 & 测试 在 ImageNet 上预训练的VGG16权重上做 finetune CRF 是后期处理,不参与训练 测试时,对特征提取后得到的 feature map 进行双线性插值,恢复到原图尺寸,...实验 & 测试 将 VGG-16 和 ResNet-101 处理成分割网络。...ASPP 加深网络和多尺度处理 使用 poly 学习速率 调整 ASPP 中的rate: r={2,4,8,12} r={6,12,18,24} 将 VGG-16 换为 ResNet-101 使网络加深...中的特征图 concatenate,最后在上采样 4 倍恢复到原始图像大小。...在 concatenate 之后用 3×3 的卷积改善特征,最后上采样 4 倍恢复到原始图像大小。
因此将加载预先训练的CNN -VGG-16的权重(从着名的' ImageNet。'挑战图像训练)来实现神经样式迁移。将使用Keras应用程序加载具有预训练重量的VGG-16。...然后将从总共13个卷中选择任何更深层作为“输出”并将模型定义到该层。...因此网络中早期层中的激活图将捕获一些更精细的纹理(低级特征),而激活贴图更深的层将捕获更高级别的图像样式元素。为了获得最佳结果,将结合浅层和深层作为输出来比较图像的样式表示和相应地定义了多输出模型。...首先,计算每层的Gram矩阵,并计算样式网络的总样式损失。对不同的层采用不同的权重来计算加权损失。...3)调整内容和样式损失权重:作为一个实验,分别尝试使用4和0.03作为内容和样式损失权重,主要是尽可能专注于捕获内容(因为我只运行几次迭代网络)。
在3bit指数离散化的情况下,神经网络VGG-16的性能已经令人满意(top5精度69%,ResNet50神经网络在4bit时top5的精度为84%。...特别是,其中一种方法是离散化,即通过将权重分布区间划分为离散值来减小神经网络权值的比特宽度。...将离散化应用于预训练神经网络,大大减小了权重的大小,并“减轻”了神经网络,使其适用于移动设备上的实现和发射。 ?...The value of X0 在实现线性和指数离散化算法时,需要定义初始数x。 这样做,最大限度地提高了32位(全精度)权重和离散权重之间的相关性。 设x0是层中权值的初始值,设y是离散值。...将参数x0从0到1,并将位数从2改为6。 在表1和表2中收集了获得的结果,并在图3和图4中显示了它们。 ? ? ? ? ? 在上图中,给出了神经网络离散化的过程。 应特别注意倒数第二排。
我们需要为每一个模型下载两个文件: 包含神经网络 JSON 定义的符号文件:层、连接、激活函数等。 网络在训练阶段学习到的存储了所有连接权重、偏置项和 AKA 参数的权重文件。...然后,我们将 Symbol 作为输入数据。我们称之为 data,为了与它在网络输入层时的名字保持一致(JSON 文件的前几行提过)。...将图像转换为 RGB 顺序(红色、绿色、蓝色)。 将图像大小改为 224 x 224。 将数组从(图像高度,图像宽度,3)转换为(3,图像高度,图像宽度)。...数一数这些权重你就会发现一共有 16 个层:13 个卷积层以及 3 个全连接层。现在你知道为什么这个模型叫 VGG-16 了。...现在输出剩下的全连接层的权重: print(params[0]['fc8_weight']) 你注意到这个矩阵的形状了吗?它是 1000×4096 的。
但是,可以观察到在标记边界框时仍会存在模糊不清的现象。旷视研究院在本文中提出了一种全新的边界框回归损失,可用于同时学习边界框变换和定位方差。...但是,传统的边界框回归损失(即平滑 L1 损失)没有考虑到基本 ground truth 边界框的模糊性。此外,人们通常假设当分类分数较高时,边界框回归是准确的,但事实并非总是如此,如图 2 所示。...所学习到的概率分布是可解释的。因为其反映了边界框预测的不确定性,所以可能有助于自动驾驶和机器人等下游应用。 方法 下面将具体介绍这种新的损失函数和方差投票方法。...研究者将边界框表示成了一个四维向量,其中每一维都是框边界的位置。...如图 4 所示,当 x_e 不准确时,网络会预测得到更大的方差 σ²,使 L_reg 更低。 ? 图 4:蓝色和灰色的高斯分布是估计结果。
发布 | ATYUN订阅号 您是如何跟上不同的卷积神经网络(CNNs)的?近年来,我们见证了无数CNNs的诞生。这些网络已经变得如此之深奥,以至于很难将整个模型可视化。...Average-Pooling 层,我们现在称之为亚采样层,有一些可训练的权重(现在设计 CNN 网络时已经不常见了)。这个网络架构有大约 6 万个参数。 有哪些创新?...发表在: NeurIPS 2012 3 VGG-16 (2014) VGG-16 网络结构 你应该已经注意到,CNN 开始变得越来越深。...辅助网络(与辅助分类分类器相连的分支)在推理时被丢弃。 值得注意的是,”这个网络架构的主要成果是提高网络内部计算资源的利用率”。...这个 CNN 有两个辅助网络(在推理时被丢弃)。
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