CNN卷积算法应用---手写数字识别 第一次训练结果 2019-04-08 23:19:15.612675: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX Step=0, Train loss 2.2813, [Test accuracy=0
整体上使用起来比1.X版本有顺手多了,感觉和pytorch差不多,使用起来更加的丝滑流畅,真的是对这个版本爱不释手了,如果要是再有一张性能好一些的显卡就更好了
本文在调参记录20的基础上,将残差模块的个数,从27个增加到60个,继续测试深度残差网络ResNet+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的表现。
本文将残差模块的数量增加到27个。其实之前也这样做过,现在的区别在于,自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层中的神经元个数设置成了特征通道数量的1/16。同样是在Cifar10数据集上进行测试。
本文在调参记录21的基础上,将残差模块的个数,从60个增加到120个,测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的效果。
【哈工大版】Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录3)
本文在调参记录23的基础上,增加卷积核的个数,最少是64个,最多是256个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。
由于调参记录18依然存在过拟合,本文将自适应参数化ReLU激活函数中最后一层的神经元个数减少为1个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。
在之前的调参记录18中,是将深度残差网络ResNet中的所有ReLU都替换成了自适应参数化ReLU(Adaptively Parametric ReLU,APReLU)。
This work is an adaptation of the work by Dawen et.al who used VAEs for the purpose of Collaborative filtering. The work by Dawen et.al exploits the Generative nature of VAEs to arrive at a completed user-preference information given an input of partial user-preference information.
使用TensorFlow 2.0实现Word2Vec算法计算单词的向量表示,这个例子是使用一小部分维基百科文章来训练的。
在调参记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10图像集上的效果。
本文在调参记录10的基础上,将残差模块的数量从27个增加到60个,测试采用自适应参数化ReLU(APReLU)激活函数的深度残差网络,在Cifar10图像集上的效果。
本文在调参记录9的基础上,在数据增强部分添加了shear_range = 30,测试Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10图像集上的效果。
本文在调参记录10的基础上,在数据增强部分添加了zoom_range = 0.2,将训练迭代次数增加到5000个epoch,批量大小改成了625,测试自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的效果。
发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去,我说怎么计算出来的step不对劲。
本文在调参记录21的基础上,增加卷积核的个数,也就是增加深度神经网络的宽度,继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105590515
【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录6)
自适应参数化ReLU是一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,在2020年1月24日(农历大年初一)录用,于2020年2月13日在IEEE官网发布预览版。
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数,即自适应参数化ReLU激活函数,原本是应用在基于振动信号的故障诊断,能够让每个样本有自己独特的ReLU参数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,2020年1月24日录用,2020年2月13日在IEEE官网公布。
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105628681
本文在调参记录10的基础上,将残差模块的数量从27个增加到60个,测试采用Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数的深度残差网络,在Cifar10图像集上的效果。
癫痫,即俗称“羊癫风”,是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症,是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害,严重时甚至危及生命,儿童患者会影响到身体发育和智力发育。
本文在调参记录6的基础上,继续调整超参数,测试Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10图像集上的效果。
从以往的调参结果来看,过拟合是最主要的问题。本文在调参记录12的基础上,将层数减少,减到9个残差模块,再试一次。
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105595917
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105610584
【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录7)
由cora.content和cora.cities文件构成。共2708个样本,每个样本的特征维度是1433。
【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录4)
这是Keras搭建神经网络模型最基础的方法之一,Keras还有其他进阶的方法,官网给出了一些基本使用方法:Keras官网
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 torchvision分类介绍 Torchvision高版本支持各种SOTA的图像分类模型,同时还支持不同数据集分类模型的预训练模型的切换。使用起来十分方便快捷,Pytroch中支持两种迁移学习方式,分别是: - Finetune模式基于预训练模型,全链路调优参数- 冻结特征层模式这种方式只修改输出层的参数,CNN部分的参数冻结 上述两种迁移方式,分别适合大量数据跟少量数据,前一种方式计算跟训练时间会比第二种方
上述步骤是我们使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤,贯穿于具体实践中。
本文继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的准确率,残差模块仍然设置成27个,卷积核的个数分别增加至16个、32个和64个,迭代次数从1000个epoch减到了500个epoch(主要是为了省时间)。
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,即自适应参数化ReLU激活函数,原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断,能够让每个样本有自己独特的ReLU参数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,2020年1月24日录用,2020年2月13日在IEEE官网公布。
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105670981
本文采用了深度残差网络和自适应参数化ReLU激活函数,构造了一个网络(有9个残差模块,卷积核的个数比较少,最少是8个,最多是32个),在Cifar10数据集上进行了初步的尝试。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms, utils, datasets !pip install tensorboardcolab from tensorboardcolab import
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