摄影：Andrik Langfield，来自Unsplash 为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。...然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）...计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的，因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。...这里有15个参数--12个权重和3个偏差。...这里有27个参数--24个权重和3个偏差。
寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定...dropout dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。...多模型融合 Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式 同样的参数,不同的初始化方式 不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组 同样的参数,模型训练的不同阶段...差分学习率与迁移学习 首先说下迁移学习，迁移学习是一种很常见的深度学习技巧，我们利用很多预训练的经典模型直接去训练我们自己的任务。...也可以用来处理过拟合效应，在图像数据集不是特别充足的情况下，可以先训练小尺寸图像，然后增大尺寸并再次训练相同模型，这样的思想在Yolo-v2的论文中也提到过： 需要注意的是：多尺度训练并不是适合所有的深度学习应用
卷积操作的参数量和FLOPs 这里首先需要辨析一个概念就是FLOPs和FLOPS可以看到简写的差别仅仅是一个字母大小写的区别。 ...FLOPs(floating-point operations)，一旦s变为小写，就表示复数的概念，就是浮点数运算次数，这就和计算量相关了，和卷积或者其他算法联系起来基本上就表示计算次数，可用来衡量操作的复杂程度...卷积的参数基本上都是说的卷积核的参数，拿一层神经网络来看，卷积核的大小是 ( k h , k w ) (k_h,k_w) (kh,kw)，显然一个卷积核的参数量是这个卷积核的矩阵 k h ∗ k w...C i n ∗ k h ∗ k w ∗ C o u t C_{in}*k_h*k_w*C_{out} Cin∗kh∗kw∗Cout，而且需要注意这只是一个卷积核的，如果有多个卷积核的还需要乘数量...假设我们经过这个卷积，将输入的特征图映射为 ( H , W ) (H,W) (H,W)的特征图，特征图这些部分是我们中间的计算结果，我们不需要当参数保存，所以计算参数不需要包括这部分。
训练集、开发集、测试集 高方差：训练集误差率1%，开发集误差率11%，就是参数过度拟合训练集，修正方法：更多的训练数据，正则化 高偏差：训练集误差率15%，开发集误差率16%，就是泛化性好，但误差率高，...数据归一化，方差归一化 注意：如果训练集进行归一化后，测试集开发集必须要用相同值的σ和μ进行归一化[1240] 数据归一化: X = X-μ(平均值) 方差归一化：[1240] X = X/(σ^2)...像tensorflow，PaddlePaddle，keras或caffe这样的深度学习框架带有一个dropout层实现。不要紧张 - 你很快就会学到一些这样的框架。...在向前和向后传播期间应用dropout。 在训练期间，通过keep_prob划分每个丢失层以保持激活的相同预期值。...您通常只运行它以确保您的代码是正确的，然后将其关闭并使用backprop进行实际的学习过程。
1：优化器 机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。...其中SGD和Adam优化器是最为常用的两种优化器，SGD根据每个batch的数据计算一次局部的估计，最小化代价函数。学习速率决定了每次步进的大小，因此我们需要选择一个合适的学习速率进行调优。...学习速率太大会导致不收敛，速率太小收敛速度慢。 因此SGD通常训练时间更长，但是在好的初始化和学习率调度方案的情况下，结果更可靠。...gru是简化版的lstm，具有更少的参数，训练速度更快。但是对于足够的训练数据，为了追求更好的性能可以采用lstm模型。...10：特征抽取 max-pooling、avg-pooling是深度学习中最常用的特征抽取方式。
【GiantPandaCV导读】 最近拜读了丁霄汉大神的一系列重参数的论文，觉得这个思想真的很妙。能够在将所有的cost都放在训练过程中，在测试的时候能够在所有的网络参数和计算量都进行缩减。...个人理解，重参数其实就是在测试的时候对训练的网络结构进行压缩。比如三个并联的卷积（kernel size相同）结果的和，其实就等于用求和之后的卷积核进行一次卷积的结果。...所以，在训练的时候可以用三个卷积来提高模型的学习能力，但是在测试部署的时候，可以无损压缩为一次卷积，从而减少参数量和计算量。...输入通道为c，输出通道为c，把这里的参数矩阵比作cxc的矩阵，那么深度可分离矩阵就是一个单位矩阵（对角位置全部为1，其他全部为0） ?...原理解释 像Inception一样的多分支结构可以增加模型的表达能力，提高性能，但是也会带来额外的参数和显存使用。
说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。...Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。 ?...上面这个公式基本思想就是减小不重要的参数对最后结果的影响，网络中有用的权重则不会收到Weight decay影响。...提升学习速率。归一化后的数据能够快速的达到收敛。 减少模型训练对初始化的依赖。 关于网络调参，那就是经验。
Introduction 网络超参数包括： 输入图像像素、卷积层参数、池化层参数。 输入图像像素 应事先将图像统一压缩至 2n2n2^{n} 大小。...卷积层参数 具体可查看TensorFlow中的API：tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu...小卷积核 大卷积核 优势 1.减少卷积参数总数；2.增强了网络容量和模型复杂度。 1.网络层数少；2.收敛快。...池化层参数 池化层的核一般也设置为 较小的size 。 常取的size值为 2×22×22\times2 ，3×33×33\times3 。...---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] tf.nn.conv2d [3] 深度学习: pooling (池化 / 降采样)
---- 正文： 说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！...其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。...仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。 ?...提升学习速率。归一化后的数据能够快速的达到收敛。 减少模型训练对初始化的依赖。 关于网络调参，那就是经验。
为了让你的模型跑赢在起跑线 ε=ε=ε=(~￣▽￣)~ ，请慎重对待参数初始化。...全零初始化 (Zero Initialization) 将网络中 所有参数 初始化为 0 。...Note： 加上了 方差规范化： / np.sqrt(node_in) ，维持了 输入、输出数据分布方差的一致性，从而更快地收敛。...迁移学习初始化 (Pre-train Initialization) 将 预训练模型的参数 作为新任务上的初始化参数。 数据敏感初始化 根据自身任务数据集而特别定制的参数初始化方法。...---- [1] 聊一聊深度学习的weight initialization [2] 深度学习之参数初始化策略
重参数技巧的简述 大家好，我是灿视。 今天来聊聊重参数技巧~ 现在说的重参数技巧主要是两方面，一种是用于生成模型中的重参数技巧，一种是目前比较火的 等合并参数的技巧。...Reparameter的操作 上图展示了模型推理阶段的重参数化过程，其实就是一个 OP 融合和 OP 替换的过程。...图 A 从结构化的角度展示了整个重参数化流程， 图 B 从模型参数的角度展示了整个重参数化流程。整个重参数化步骤如下所示： 首先通过式3将残差块中的卷积层和BN层进行融合。...其中 表示转换前的卷积层参数, 表示BN层的均值, 表示BN层的方差, 和 分别表示BN层的尺店因子和偏移因 子, 和b'分别表示融合之后的卷积的权重和偏置。...由于整个残差块中可能包含 * 分支和 两种分支。
今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。...一、正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味，让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假设我们标记了数据，即是满足Px,y分布的输入数据x（比如图片）和标签y。...三、这告诉了我们深度学习的什么? 当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是！...五、特征和学习 让对深度学习的直觉化变得困难的原因之一是Ansatz领域的自适应特性。我这么说的意思是，我们没有一个固定的特征提取器（由手动构造，并由核机中使用的核家族给出)将学习应用到特征上。...Belkin等人的人工数据实验更简单，那就是：理解深度学习。
什么是参数机器学习算法并且它与非参数机器学习算法有什么不同? 本文中你将了解到参数和非参数机器学习算法的区别。 让我们开始吧。...不管你给与一个参数模型多少数据，对于其需要的参数数量都没有影响。...参数机器学习算法包括: 逻辑回归 线性成分分析 感知机 参数机器学习算法有如下优点: 简洁：理论容易理解和解释结果 快速：参数模型学习和训练的速度都很快 数据更少：通常不需要大量的数据，在对数据的拟合不很好时表现也不错...延伸阅读 对于参数和非参数机器学习算法的不同以下是一些资源。...非参数理论对于目标函数的形式不作过多的假设，这使得模型需要更多的数据来训练，并且模型拥有高复杂度，同时也使得模型能力很强。 关于参数和非参数机器学习算法，你有什么问题吗？欢迎留下评论，我将竭力解答。
1 正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味，让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假设我们标记了数据，即是满足Px,y分布的输入数据x（比如图片）和标签y。...3 这告诉了我们深度学习的什么? 当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是!...5 特征和学习 让对深度学习的直觉化变得困难的原因之一是Ansatz领域的自适应特性。我这么说的意思是，我们没有一个固定的特征提取器（由手动构造，并由核机中使用的核家族给出)将学习应用到特征上。...Belkin等人的人工数据实验更简单，那就是：理解深度学习。...在我看来，噪音需要在推断阶段而不是在训练阶段挤出特征，由此我们看出深度学习模型的本质是非参数的。这与KDE实验非常接近。 即使我们有很好的标签(你有的，对吧？)
1、正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味，让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假设我们标记了数据，即是满足Px,y分布的输入数据x（比如图片）和标签y。...3、这告诉了我们深度学习的什么? 当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是！...5、特征和学习 让对深度学习的直觉化变得困难的原因之一是Ansatz领域的自适应特性。我这么说的意思是，我们没有一个固定的特征提取器（由手动构造，并由核机中使用的核家族给出)将学习应用到特征上。...Belkin等人的人工数据实验更简单，那就是：理解深度学习。...在我看来，噪音需要在推断阶段而不是在训练阶段挤出特征，由此我们看出深度学习模型的本质是非参数的。这与KDE实验非常接近。 即使我们有很好的标签(你有的，对吧？)
深度学习中的绝大多数模型都是靠求导梯度下降来进行参数更新. 但是如果遇到不可求导的操作该怎么办? 这时候如何优化我们的模型呢. 本文盘点了深度学习中的不可导操作(次梯度和重参数化)....比如上面的代码示例，直接使用 softmax，也可以达到类似的参数训练效果。但两者有着根本的区别。...使用上，常规的有监督学习任务（分类器训练）中，直接学习输出的概率分布是自然的选择；而对于涉及采样的学习任务（VAE 隐变量采样、强化学习中对actions 集合进行采样以确定下一步的操作），gumbel-softmax...提供了一种再参数化的方法，使得模型可以以端到端的方式进行训练。
0.导语 初学者学习机器学习和深度学习的时候，经常会找不到练习的数据，本文提供了获取数据的一些方法。...3比1划分了，接下来就可以用机器学习算法进行训练和测试了。...深度学习数据集 MS-COCO COCO是一个可用于object detection, segmentation and caption的大型数据集。...大小：2.66 GB JSON，2.9 GB SQL and 7.5 GB Photos（全部已压缩） 数量：5,200,000条评论，174,000条商业类型，20万张图片和11个大型城市 https.../ ……待补充 总结 本文为机器学习初学者提供了使用scikit-learn内置数据的方法，用两行代码就可以使用这些数据，可以进行大部分的机器学习实验了。
前言 深度学习中，设计模型以及保证模型的正确性是首要需要考虑的。当模型设置完成时，理论上模型不存在问题，实现效果也通过计算可以复现出来。一切准备就绪后，那么接下来需要操作的就是——调参了。...正文 为什么很多人都称深度学习为炼丹？为什么丹药那么难炼？为什么为什么，因为炼丹的调料放多少不知道啊？得一个一个去尝试啊。 很多时候，模型搭建好了，但是随之而来的就是参数选择问题。...参数选择我们一般大概分为两种方式，手动选择和自动选择。 手动选择就是我们利用对模型的理解和对结果的分析进行调参，手动选择参数，这样准确率稍高一些，但是时间长了我们会受不了，有时候真的会怀疑人生。...通过学习来调节参数，这个结果真的是更加不可预知的。 Photo by SigOpt 上面这个图大概描述了这个过程，当然这只是“好的那一面”的过程。...而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。最后再强调一遍，如果超参数足够多，训练一两个月都是有可能的。
定义：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。...超参数和参数的区别是什么？ 参数是从数据中自动估计的，而超参数是手动设置的。 超参数是如何影响神经网络的？ 超参数，实际上控制了最后的参数 和 的值，影响了模型。 超参数有哪些呢？...2、调参 一个近来深度学习的影响是，它可以用于解决很多问题，从 计算机视觉 到 语音识别，到 自然语言处理，到很多 结构化的数据应用，比如 网络广告 或是 网页搜索 或 产品推荐 等等。...但参数设定这个领域，深度学习研究还在进步中，所以可能过段时间就会有更好的方法决定超参数的值，也很有可能由于 CPU、GPU、网络和数据都在变化，这样的指南可能只会在一段时间内起作用，只有不断尝试，并且尝试保留交叉检验或类似的检验方法...近年来，受深度学习影响或者可以称之为 冲击，很多领域发生了变化，从计算机视觉到语音识别到自然语言处理到很多结构化的数据应用，比如网络广告、网页搜索、产品推荐等等；有些同一领域设置超参数的直觉可以推广，但有时又不可以
在之前网络结构模型的介绍中，我们提到过利用重参数提升网络性能。结构重参数化指的是首先构造一个结构用于训练，然后在推理阶段将参数等价转换为另一组参数。...也可以理解微重参数化结构在训练阶段加入了一些可以在推理阶段去掉的参数。本文重点介绍重参数的理论和实现。先跟着论文ACNet续作重温下卷积的一些特性和多分支转换。...卷积的特性回顾了卷积的两大特性可加性和同质性。假设输入 ，输出 ，卷积操作*，卷积核 和 ，偏置项 ，广播后偏置项REP(b)。...多分支转换转换一 Conv+BN融合卷积层和BN层结合，这个处理在前向计算的框架中比较常见。...作者提出将F_1卷积核进行一次转换F_1（C_{out1},C_{in},1,1）-->F_{trans}(C_{in},C_{out1},1,1)(C_{out2},C_{in},k,k)将 作为输入和
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