ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...从上表可以看出：替换成高精度的预训练权重的 ResNet 后，Faster R-CNN 没有显著提升甚至有些性能下降非常严重，这说明高精度预训练的 ResNet 可能不再适合用同一套超参，故而非常有必要对其进行参数调优...同时也可以发现，weight decay 在某一个区间范围内对精度的影响不会很大，一旦超过这个区间，精度会下降明显。...之后我们还调整学习率来观察结果： 具体数值见下表： 综合前面结果，能够看到，AdamW 在学习率为 0.0001 和 0.0002 时精度差距不大，超过 0.0003 后，精度会明显下降。...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。
在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的（批量）线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 ?...除了将SSE初始化为零外，我们将在每次迭代中记录SSE的变化，并将其与在程序执行之前提供的阈值进行比较。如果SSE低于阈值，程序将退出。 在该程序中，我们从命令行提供了三个输入。...他们是： threshold — 阈值，在算法终止之前，损失必须低于此阈值。 data — 数据集的位置。 learningRate — 梯度下降法的学习率。...进行变量迭代以确定线性回归在损失函数低于阈值之前执行的次数。在无限while循环中，再次计算预测的输出值，并计算新的SSE值。...Learning Rate") parser.add_argument("-t", "--threshold", help="Threshold") main() 这篇文章介绍了使用梯度下降法进行批线性回归的数学概念
此外，在某些情况下，当模型已经训练了几个小时，而我们想在后期调整一些参数时，这是不可能的。而这就是 TensorFlow 回调派上用场的地方。...verbose：0：不打印任何内容，1：显示进度条，2：仅打印时期号 mode ： “auto” – 尝试从给定的指标中自动检测行为 “min” – 如果指标停止下降，则停止训练 “max” – 如果指标停止增加则停止训练...Lambda回调 此回调用于在训练过程中的特定时间调用某些 lambda 函数。...让我们看看参数是什么意思 on_epoch_begin：在每个时期开始时调用该函数。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用该函数。...我们可以使用以下方法在不同的时间执行代码—— on_epoch_begin：在每个时期开始时调用。 on_epoch_begin：在每个时期结束时调用。
加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出： 在训练数据截止之前的任务上，大模型表现明显更好。...论文重点研究了“任务污染”问题，也就是大模型在训练时期就见识过很多任务示例，给人一种AI拥有零样本或少样本能力的错误印象。...成员推断（只适用于生成任务）：检查模型生成的答案是否与原始数据完全相同 按时间顺序分析：对于已知训练数据收集时间的模型，测量已知发布时间数据集上的表现并使用按时间顺序的证据检查数据污染证据 前三种方法精度较高...第四种方法召回率高但精度低，容易受干扰因素影响。 特别是对于GPT-3系列，目前人们假设其能力提高来自于指令微调，但研究团队认为事实并非如此。...虽然在2021年之前的数据集上，davinci-002比davinci-001的性能有所提高，但在2021年之后的数据集上性能却相应下降， 通这表明GPT-3系列的指令微调只适用于某些早期数据集。
这篇论文探讨了如果网络规模在非常小的情况下（比如efficient networks或者binary neural networks），什么样的自监督训练策略和方法是最好的。...作者发现使用使用SGD训练的网络，在线性评估阶段学习率比较大的时候性能比较高，学习率降低时精度严重下降，而Adam训练的网络刚好相反，学习率降低时精度反而上升，同时Adam训练的网络在取得最佳精度的设置时结果明显优于...loss）精度进一步提升了5.5%，达到61.5%。...同时期一些基于蒸馏的自监督学习方法： 最近基于知识蒸馏的自监督方法有不少，包括跟本文同时期的SEED [2] (发表于ICLR 2021, 两者投稿相隔一个月，可以认为是同时期的工作) 以及后续比较有名的...FAIR的DINO [3] 等等, SEED基本上跟这篇文章的方法是类似的，只是在student 的选取上一个选择的是小规模网络，本文选择的是efficient的二值化网络，但是本身训练方法上没有大的差别
特别是resnet34是一个CNN，在ImageNet数据库上预先训练了34层。预训练的CNN在新的图像分类任务上表现更好，因为它已经学习了一些视觉特征并且可以将这些知识迁移（因此迁移学习）。...如果图层中的某些节点具有次优值，则可以调整权重和偏差; 如果节点是最优的（其残差为0），为什么不单独留下？仅根据需要对节点进行调整（当存在非零残差时）。...找到学习率 找到梯度下降的学习率，以确保神经网络合理快速收敛而不会错过最佳误差。 ? 学习速率发现者建议学习率为5.13e-03。有了这个可以训练模型。 训练 ?...验证集训练结果 模型运行了20个时期。这种拟合方法的优点在于学习率随着每个时期而降低，能够越来越接近最佳状态。在8.6％时，验证错误看起来非常好......看看它如何对测试数据执行。...最终在测试数据上获得了92.1％的准确度，这非常棒 - TrashNet数据集的原始创建者在70-30测试训练拆分中使用支持向量机实现了63％的测试精度（训练了神经网络以及27％的测试精度）。
首先使用数据的子集进行快速训练，从训练和验证集的1000个图像的随机样本开始，而不是10,015。一旦解决了问题，可以在以后使用完整的数据集。 训练测试拆分 - fastai将数据分成训练和验证集。...将从第一个时期的fastai默认学习率3E-10开始（经过快速学习速率查找器验证是合适的）。...评估 - 跟踪错误率，精度和灵敏度。深入研究混淆矩阵。 训练了较小的数据子集并使一切正常。然后切换到完整的数据集。经过四个时期的训练，解冻四个时期的训练后，得到了一个误差率为15％的基线模型。...改进模型 现在更长时间地训练模型，并尝试通过超参数调整来提高精度。将使用混合精确训练来加速训练。 使用半精度训练和64个批量大小，总共8个时期导致错误率为14％。这听起来不太糟糕。...最好的模型使用ResNet50转移学习，12个总训练时期，批量大小为64，浮点精度为32。 错误率现在下降到10.7％，这是混淆矩阵： ? 潜在的未来方向 测试更多超参数组合。
多层感知器模型 在定义模型之前，我们需要设计一个集合的问题。 在我们的问题中，训练数据集相对较小。具体来说，训练数据集中的示例与保持数据集的比例为10：1。...momentum=0.9) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) 最后，我们将在训练和验证数据集上的每个训练时期绘制模型准确性的学习曲线...Train: 0.860, Test: 0.812 显示了在每个训练时期的训练和测试集上模型精度的学习曲线。 ?...在每个训练时期的训练和测试数据集上模型精度的学习曲线 将多个模型保存到文件 模型权重集成的一种方法是在内存中保持模型权重的运行平均值。...下面的示例为指数衰减创建权重，其下降率为2。
训练了越来越多的未冻结层的每个模型，并查看了精度如何变化。有时，解冻某些层后，精度会下降，但是当解冻更多层时，精度会再次提高，有时会发生相反的情况。承认我无法凭直觉来解释为什么会这样。...该优化选择在其他流行的算法，“ 随机梯度下降（SGD） ”，因为SGD在训练方式过于缓慢而不准确任何显著上升。通过反复试验选择了良好的学习率（LR），也就是步长。...请注意必须在训练阶段设置model.train（），在评估阶段设置model.eval（）。 训练与验证 每个时期的评估是使用前面提到的验证文件夹中的文件夹在验证数据集上完成的。...训练集上模型的准确性将始终提高，但是如果看不见的验证集上的准确性开始下降，则表明模型过拟合。因此应该在验证精度开始下降的地方停止。...在上述4个时期之后，将学习率设置为0.00001，然后再训练另外4个时期，然后将0.000001设置为最后4个时期，直到验证准确性开始降低。
作者通过在ImageNet-1K上实现81.6%的linear probing精度和86.3%的微调精度，展示了iBOT的有效性。...该属性直观地表示一个多阶段的训练pipeline，在训练目标模型之前，需要首先训练一个现成的语义丰富的标记器。...当使用ImageNet-22K进行预训练时，使用ViT-L/16的iBOT可实现81.6%的linear probing精度和86.3%的微调精度，两者均比以前的最佳结果高0.3%。...使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。...此外，作者为MIM训练的模型确定了一种局部级语义，它不仅有助于识别精度，而且有助于抵抗常见图像损坏。
论文主要内容 稀疏预训练（Sparse Pretraining）：作者提出了一种新的稀疏预训练方法，该方法可以在高达70%的稀疏度下实现准确度的完全恢复。...实用加速（Practical Speedups）：在训练和推理阶段，展示了稀疏模型带来的加速效果。...与传统的在微调过程中进行剪枝相比，该方法在高稀疏度下保持较高的准确率更加有效。 训练和推理速度提升： 使用Cerebras CS-3 AI加速器进行稀疏训练，实现了接近理论的加速比。...广泛的任务适用性：由于高稀疏度下的准确率保持，这种结合方法使得模型可以广泛应用于各种NLP任务，包括那些对模型精度要求较高的场景。...总结 通过有效的预训练和部署，在高达70%的稀疏度下实现了准确率的完全恢复。这一方法结合了SparseGPT剪枝与稀疏预训练，特别适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行。
作者：Edison_G 给定一个训练有素的网络，我们如何加速它以满足在特定硬件上部署的效率需求？ ? 1 前言 给定一个训练有素的网络，我们如何加速它以满足在特定硬件上部署的效率需求？...HANT分两个阶段解决这个问题：在第一阶段，使用逐层特征图蒸馏训练教师模型每一层的大量替代操作。在第二阶段，将有效操作的组合选择放宽到可以在几秒钟内解决的整数优化问题。...研究者对EfficientNet系列加速的实验结果表明，HANT可以将它们加速高达3.6倍，而ImageNet数据集的top-1精度下降训练所有候选操作，该函数鼓励候选者模仿教师的层；这可以在一个时期内快速并行完成。 3 新框架 ?...架构搜索：研究者在查找表中估计并记录网络准确性和延迟的降低，因为用其中一个学生操作替换教师操作。然后研究者应用整数规划来最小化精度降低，同时实现目标延迟降低。
在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。...5）由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。 6）过大的batchsize的结果是网络很容易收敛到一些不好的局部最优点。...Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。 6、调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？...由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优 batchsize过小：每次计算的梯度不稳定，引起训练的震荡比较大，很难收敛。...在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：
为什么我们需要关闭神经网络的某些部分？ 这些问题的答案是“防止过拟合”。 全连接层占据了大部分参数，因此，神经元在训练过程中相互依赖，这抑制了每个神经元的个体能力，导致训练数据过拟合。 3....在本节中，我将涉及更多技术细节。 在机器学习中，正则化是防止过度拟合的方法。正则化通过向损失函数添加惩罚来减少过度拟合。通过添加这个惩罚，模型被训练成不学习相互依赖的特征权重集。...然而，每个时期的训练时间较少。 有 H 个隐藏单元，每个隐藏单元都可以被丢弃，我们有2^H 个可能的模型。在测试阶段，考虑整个网络，每次激活都减少一个因子 p。 7....结果如下所示： 从上图中我们可以得出结论，随着 dropout 的增加，在趋势开始下降之前，验证准确率有所提高，损失最初有所下降。...如果 dropout fraction 为 0.2，趋势下降可能有两个原因： 0.2 是此数据集、网络和使用的设置参数的实际最小值 需要更多的时期来训练网络。
为什么我们需要关闭神经网络的某些部分？这些问题的答案是“防止过拟合”。全连接层占据了大部分参数，因此，神经元在训练过程中相互依赖，这抑制了每个神经元的个体能力，导致训练数据过拟合。3....在本节中，我将涉及更多技术细节。在机器学习中，正则化是防止过度拟合的方法。正则化通过向损失函数添加惩罚来减少过度拟合。通过添加这个惩罚，模型被训练成不学习相互依赖的特征权重集。...然而，每个时期的训练时间较少。有 H 个隐藏单元，每个隐藏单元都可以被丢弃，我们有2^H 个可能的模型。在测试阶段，考虑整个网络，每次激活都减少一个因子 p。7. 实际效果让我们在实践中试试这个理论。...结果如下所示：图片从上图中我们可以得出结论，随着 dropout 的增加，在趋势开始下降之前，验证准确率有所提高，损失最初有所下降。...如果 dropout fraction 为 0.2，趋势下降可能有两个原因：0.2 是此数据集、网络和使用的设置参数的实际最小值需要更多的时期来训练网络。
Optimization（优化器） 为了实现梯度下降的更快收敛速度，一个经典的解决方案是融合动量技术，其中每一步都是陡峭下降方向和最近迭代移位的组合，有助于在相关方向上加速梯度下降并减缓振荡。...Large batch training（大批量训练） 加速训练的另一种流行方法是使用大批量大小，每个时期提供较少的迭代次数，并更好地利用计算资源。...相反，量化训练通过将激活/权重/梯度压缩为低位值（例如FP16或INT8）从头开始以降低精度进行神经网络训练。先前的研究已经表明，减小精度训练可以加速神经网络的训练，并具有良好的性能。...对于Transformers，最广泛采用的方法是自动混合精度（AMP）训练。具体而言，AMP在全精度中存储权重的主副本用于更新，而激活、梯度和权重则以FP16存储用于算术计算。...与全精度训练相比，AMP能够实现更快的训练/推断速度，并在网络训练期间减少内存消耗。 3.
更具体而言，我们探索了分布式随机梯度下降的同步和异步变体、各种 All Reduce 梯度聚合策略以及用于在集群上实现更高吞吐量和更低延迟的最佳实践，比如混合精度训练、大批量训练和梯度压缩。...当模型架构过大以至于无法放入单台机器且该模型的某些部件可以并行化时，才能应用模型并行化。模型并行化可用在某些模型中，比如目标检测网络 [5]，这种模型的绘制边界框和类别预测部分是相互独立的。...随机梯度下降（SGD）的变体 随机梯度下降 [21] 是一种用于训练神经网络的优化算法。这是梯度下降的一种变体，是一种用于调整权重的算法，能在每次反向传播步骤之后使结果更接近最小值。...4 异步 SGD 异步 SGD 是一种分布式梯度下降算法，允许在不同节点上使用不同的数据子集来并行地训练多个模型副本。...近期有研究表明通过在更低精度数据类型进行训练，可将神经网络的速度和大小降低 50%-80% [40, 41]。
这个五步过程构成了一个完整的训练时期。只重复一遍，以降低损失并获得较高的分类精度。 ?...， RMSprop “五步过程构成了完整的训练时期。...神经网络类与训练 数据 对于此示例任务，首先使用Scikit-learn函数使用二进制类创建一些合成数据。在以下图表中，数据类别通过颜色区分。...训练多个时期 那只是一个时期。现在很清楚一个时期不会削减它，是吗？要运行多个时期，只需使用循环即可。...只是为了好玩，如果想检查输出层概率在多个时期内如何演变，只需对前面的代码进行简单的修改就可以了， ? ? 显然未经训练的网络输出都接近1，即在正类别和负类别之间没有区别。
梯度下降法迭代步骤 梯度下降的一个直观的解释： 比如我们在一座大山上的 某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定 走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，...BGD批量梯度下降算法 是一种基于梯度的优化方法，其工作原理是通过多次迭代来寻找误差函数的最小值。在每次迭代中，算法会基于一组训练样本计算误差函数的梯度，并在此基础上更新模型参数。...由于BGD算法在每次迭代时都需要计算所有训练样本的梯度，因此它通常会对内存和计算资源产生较大的压力。 相对于其他梯度下降算法，BGD具有以下优点： 能够在较短时间内获得较好的收敛效果。...其中最常见的是随机梯度下降（SGD）算法。与BGD算法不同，SGD算法在每次迭代时只计算单个训练样本的梯度，从而大大提升了算法的计算速度。...由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。
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