今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...只需要一些简单的设置： import torch.optim as optim # 创建优化器 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 训练过程中的某一次迭代...test_loader.dataset)} ' f'({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n') 安装好相应包： 本地运行结果： 可以看到：网络在训练集上的损失在逐渐降低...在测试集上，可以看到网络的准确率； 由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。
而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。 近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，法国蒙彼利埃大学孙启超就讲述了卷积神经网络的基本原理以及人脸识别技术是如何运行的。...分享主题：卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 分享提纲： 1. 介绍卷积神经网络的基本原理和工作流程 2. 讲述卷积神经网络的四大基本组件：池化操作，激活函数，全连接层，目标函数 3....• 此后，基本上每年甚至每几个月都会出现新一代的技术，例如新的网络结构，更深的网络的训练方法等。可以说，是 CNN 引领了这次深度学习的浪潮。 那卷积神经网络到底是什么？它的核心是卷积操作。...这也是卷积神经网络里面的一个特性，即两个特征的相对位置要比它们在图片中的绝对位置要重要。 第二个特点就是特征降维。...全连接层在整个 CNN 中起到「分类器」的作用，该作用一般在最后实现。 然后是目标函数。卷积神经网络中最多的回归问题，用的都是欧式（Euclidean）距离，算法为： ? 。
14.残差网络为什么能做到很深层？ 神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度，而当网络层数加深时，梯度在逐层传播过程中会逐渐衰减，导致无法对前面网络层的权重进行有效的调整。...目前在神经机器翻译(Neural Machine Translation)、图像理解（Image caption）等场景都有广泛应用。 25.卷积神经网络为什么会具有平移不变性？...29.列举你所知道的神经网络中使用的损失函数 欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 30.对于多分类问题，为什么神经网络一般使用交叉熵而不用欧氏距离损失？...31.1x1卷积有什么用途？ 通道降维，保证卷积神经网络可以接受任何尺寸的输入数据 32.随机梯度下降法，在每次迭代时能保证目标函数值一定下降吗？为什么？...梯度为0，Hessian矩阵不定的点，不是极值点 43.在训练深度神经网络的过程中，遇到过哪些问题，怎么解决的？ 不收敛，收敛太慢，泛化能力差。
但是这些工作并没有真正去分析为什么图卷积网络很难做深以及去解释模型修改在图卷积网络里面是有效的。...过拟合的现象在深度学习模型中是广泛存在的。 而过平滑则是指在图神经网络消息传递过程中，所有节点的输入特征会收敛到一个和输入无关的子空间的过程。这一过程会导致输入 GCN 的特征失效并造成梯度消失。...Set) 的损失函数在训练经过一定轮数后反向增长。...的信息损失。基于此，文章设计了一种非常简单但是有效的方法 DropEdge。在每轮训练的时候，DropEdge 会随机去掉输入的图上的边，即会将邻接矩阵 ? 中 ? 的非零元素置 0， ?...更重要的是，文章给出了图卷积网络训练过程中遇到的过平滑现象详细严谨的理论描述，这为未来研究人员进行深度图神经网络的研究提供了非常重要的指导意义。 本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。...本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。...进入卷积神经网络 如果需要计算任何东西并且可以近似，就可以让一个神经网络来做。作者使用一个相当标准的卷积神经网络来改善图像压缩。...RecCNN的第二个损失函数定义为： ? （公式2.0） 说明 同样的，这个函数可能看起来很复杂，但它是一个常见而标准的神经网络损失函数（MSE）。 ?...θ2表示RecCNN的可训练参数。res（）只表示网络学习的残差，它只是RecCNN的输出。值得注意的是，RecCNN在Co（）和输入图像之间的差异进行训练，而不是直接从输入图像中进行训练。
卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征， 越浅的网络提取越浅显的特征 5、CNN 中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送， 以便将输出转换为网络所需的参数...，输入数据在卷积神经网络中经过前向传播会得到一个期望输出，如果这个期望输出与数据的实际类别标签不相同，则将误差逐层反向传播至输入层，每层的神经元会根据该误差对网络结构中的参数进行更新 关键概念解释： 1...我们随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。 训练后的神经网络对其输入赋予较高的权重，这是它认为与不那么重要的输入相比更为重要的输入。为零的权重则表示特定的特征是微不足道的。...顾名思义，在训练期间，隐藏层中的一定数量的神经元被随机地丢弃。 这意味着训练发生在神经网络的不同组合的神经网络的几个架构上。...在权重乘以这些低梯度时的反向传播过程中，它们往往变得非常小，并且随着网络进一步深入而“消失”。这使得神经网络忘记了长距离依赖。这对循环神经网络来说是一个问题，长期依赖对于网络来说是非常重要的。
当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。...02.卷积神经网络 在此之前我们先简要介绍一下什么是卷积神经网络。 ? 卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类的神经网络架构，通常包含卷积层和池化层两种类型。...此外，经过20次迭代后在验证集上的平均损失约为4.5，已经很高了。 04.使用转移学习逻辑 这就是为什么要使用转移学习，我们应该尽可能多地使用迁移学习，而不是构建自己的体系结构。...转移学习实际上是采用预先训练的神经网络，对其进行定义，并将其用于自己的预测任务。 如果我们要构建一种预测狗的品种的算法一般会按照一下逻辑进行：所有图片、所有动物、所有的狗以及特定犬种进行。...但是，训练和验证集损失之间的差距更大，这意味着该模型可能会更多地拟合数据，即高方差。我们之前提出了一个全连接层来进行测试。但是，看到所有模型的差异都很大。
回到卷积神经网络，这意味着模型在它训练集上会十分准确，但是对于其他不在训练集里的图片，它却不能作出正确的判断。...最后，我们将卷积神经网络变成了一个很长的特征向量，我们基本上将数据放在一起，输入全连接层中以作出预测。 为什么神经网络更好？ 假如我们没有使用神经网络，那么我们会如何处理这个问题？...它类似于损失函数，但在实际训练过程中不会使用。 我们将在训练集上 fit 或 train 我们的模型。batch size决定了每次迭代时我们将考虑的图像数量。...在一定次数的epochs之后，该模型将基本上停止改进。 verbose值决定模型是否会告诉我们模型的进度，validation_data决定模型在每次迭代之后如何评估其损失值。...创建自己的神经网络实际上非常简单。 感谢您阅读我的第一篇文章！我在写作的过程中学到了很多东西。
卷积神经网络处理过程中，随着模型运算的深入，图像的尺寸（h*w）会越来越小，但是提取的特征会越来越多。...在一个epoch中，训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。一个epoch通常包含多个step。...在神经网络的训练过程中，训练数据往往是很多的，比如几万条甚至是几十万条——如果我们一次性将这上万条的数据全部放入模型，对计算机性能、神经网络模型学习能力等的要求太高了；那么就可以将训练数据划分为多个batch...Batch Size（批大小）：表示在单次训练中传递给模型的图像数量，我们在神经网络训练过程中，往往需要将训练数据划分为多个batch；而具体每一个batch有多少个样本，那么就是batch size指定的了...step：一般翻译为“步骤”，表示在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作。通俗地说，在神经网络训练过程中，每次完成对一个batch数据的训练，就是完成了一个step。
应用了上述方法之后，INT8训练在图像分类任务和检测任务上都仅仅损失微小的精度，且训练过程相比浮点训练加速了22%。 ? 动机与背景 卷积神经网络被广泛应用在多种计算机视觉任务中并且取得了优异的精度。...由于拥有庞大的参数量，训练和部署卷积神经网络需要耗费大量计算资源和漫长的训练时间，如何用更少资源训练卷积神经网络一直是一个学术研究热点，也是工业界关心的话题。...当考虑将神经网络量化技术应用在卷积神经网络训练中时，为了加速卷积的反向梯度传播过程，不得不对梯度进行量化操作。...INT8训练的一个核心的加速点在于卷积计算的反向过程，上图展示了INT8训练中卷积计算在反向传播过程中的计算细节。...由于INT8反向卷积输出的是32bit数，与前传类似，需要引入一次反量化操作，将32bit数反算回到浮点数域中。 ? 梯度为何难以量化 为什么对梯度进行量化会给网络训练带来如此大的影响？
Index 多层感知机（MLP）介绍 深度神经网络的激活函数 深度神经网络的损失函数 多层感知机的反向传播算法 神经网络的训练技巧 深度卷积神经网络 前馈神经网络（feedforward neural...同样的，tanh激活函数和sigmoid激活函数一样存在梯度消失的问题，但是tanh激活函数整体效果会优于Sigmoid激活函数。 Q：为什么Sigmoid和Tanh激活函数会出现梯度消失的现象？...具体实现上，在训练过程中，神经元的节点激活值以一定的概率p被“丢弃”，也就是“停工”。...我们知道，神经网络有很多层，每经过一个隐含层，训练数据的分布会因为参数的变化而发生改变，导致网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，这样子会增加训练的复杂度以及过拟合的风险。...Pooling（池化） 因为滤波器在进行窗口移动的过程中会有很多冗余计算，效率很慢，池化操作的目的在于加速卷积操作，最常用的有Maxpooling，其原理如下图所示： ?
参考 构建机器学习算法 - 云+社区 - 腾讯云 目录 (1)、Batch训练的原理 (2)、smooth l1的计算方法 (3)、RetinaNet中Anchor初始化的含义 (4)、滑动平均为什么在测试过程中被使用...由上述batch可以理解为计算一次cost需要输入的样本个数，当数据集比较大的时候，一次性将所有样本输入去计算一次cost存储会吃不消，因此会采用一次输入一定量的样本来进行训练： 遍历全部数据集算一次损失函数...(3)、RetinaNet中Anchor初始化的含义 (4)、滑动平均为什么在测试过程中被使用？ 滑动平均可以使模型在测试数据上更健壮（robust）。...“采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均在很多应用中都可以在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现。”...之后在测试过程中使用 shadow_weights 来代替 weights 作为神经网络边的权重，这样在测试数据上效果更好。
什么造成梯度消失问题 神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度...梯度消失会造成权值更新缓慢，模型训练难度增加。造成梯度消失的一个原因是，许多激活函数将输出值挤压在很小的区间内，在激活函数两端较大范围的定义域内梯度为0，造成学习停止。...过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。...在经典应用中，卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。...使用预训练模型的好处，在于利用训练好的SOTA模型权重去做特征提取，可以节省我们训练模型和调参的时间。 至于为什么只微调最后几层神经网络权重，是因为： (1).
在本文中，我将介绍深度学习中常用的各种术语。 如果你想知道我为什么要写这篇文章——我之所以在写，是因为我希望你开始你的深度学习之旅，而不会遇到麻烦或是被吓倒。...我们随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。训练后的神经网络对其输入赋予较高的权重，这是它认为与不那么重要的输入相比更为重要的输入。为零的权重则表示特定的特征是微不足道的。...在正向传播中，信息沿着一个单一方向前进。输入层将输入提供给隐藏层，然后生成输出。这过程中是没有反向运动的。...顾名思义，在训练期间，隐藏层中的一定数量的神经元被随机地丢弃。这意味着训练发生在神经网络的不同组合的神经网络的几个架构上。...在权重乘以这些低梯度时的反向传播过程中，它们往往变得非常小，并且随着网络进一步深入而"消失"。这使得神经网络忘记了长距离依赖。这对循环神经网络来说是一个问题，长期依赖对于网络来说是非常重要的。
在本文中，我将介绍深度学习中常用的各种术语。 如果你想知道我为什么要写这篇文章——我之所以在写，是因为我希望你开始你的深度学习之旅，而不会遇到麻烦或是被吓倒。...我们随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。训练后的神经网络对其输入赋予较高的权重，这是它认为与不那么重要的输入相比更为重要的输入。为零的权重则表示特定的特征是微不足道的。...在正向传播中，信息沿着一个单一方向前进。输入层将输入提供给隐藏层，然后生成输出。这过程中是没有反向运动的。...顾名思义，在训练期间，隐藏层中的一定数量的神经元被随机地丢弃。这意味着训练发生在神经网络的不同组合的神经网络的几个架构上。...在权重乘以这些低梯度时的反向传播过程中，它们往往变得非常小，并且随着网络进一步深入而“消失”。这使得神经网络忘记了长距离依赖。这对循环神经网络来说是一个问题，长期依赖对于网络来说是非常重要的。
（4）什么造成梯度消失问题 神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度...梯度消失会造成权值更新缓慢，模型训练难度增加。造成梯度消失的一个原因是，许多激活函数将输出值挤压在很小的区间内，在激活函数两端较大范围的定义域内梯度为0，造成学习停止。...过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。...在经典应用中，卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。...使用预训练模型的好处，在于利用训练好的SOTA模型权重去做特征提取，可以节省我们训练模型和调参的时间。 至于为什么只微调最后几层神经网络权重，是因为： (1).
本文尽可能说明训练过程中所需要的各种小技巧，会有不完善的地方，限于篇幅每个点不会说很细，但是这些观念是我们都需要掌握的，牢记这几点，在训练神经网络的过程中就可以得心应手，让炼丹不再没有头绪~ 避免overfitting...只有没有预训练模型的领域会自己初始化权重，或者在模型中去初始化神经网络最后那几个全连接层的权重。 那么大家喜欢用什么初始化权重算法？...多尺度训练是一种直接有效的方法，通过输入不同尺度的图像数据集，因为神经网络卷积池化的特殊性，这样可以让神经网络充分地学习不同分辨率下图像的特征，可以提高机器学习的性能。...关闭正则化/随机失活/数据扩充，使用训练集的一小部分，让神经网络训练几个周期。确保可以实现零损失，如果没有，那么很可能什么地方出错了。...而且有些图像增强技术会对原始图像造成损失从而导致神经网络学习到错误的信息，这点是我们比较容易忽视的问题，同样重要，相关内容可以查看fastai中的图像增强技术为什么相对比较好。
在卷积神经网络里，网络结构一般是由多个卷积层、非线性化层、池化层以及最后的全连接层组成。...在风格迁移过程中，把生成图片的过程当做一个“训练”的过程。每生成一张图片，都相当于要训练一次模型，这中间可能会迭代几百几千次。从头训练一个模型相对于执行一个已经训练好的模型来说相当费时。...训练过程中，将数据集中的图片输入网络，生成网络生成结果图片y，损失网络提取图像的特征图，将生成图片y分别与目标风格图片ys和目标输入图片（内容图片）yc做损失计算，根据损失值来调整生成网络的权值，通过最小化损失值来达到目标效果...这里的损失网络虽然也是卷积神经网络(CNN)，但是参数不做更新，只用来做内容损失和风格损失的计算，训练更新的是前面的生成网络的权值参数。...在训练的过程中，感知损失函数比逐像素损失函数更适合用来衡量图像之间的相似程度。 （1）内容损失 上面提到的论文中设计了两个感知损失函数，用来衡量两张图片之间高级的感知及语义差别。
神经网络设计的结构(比如神经网络的层数，卷积的大小等等) 那么如何去调整这些参数呢？...当然是通过观察神经网络的输出信息来做出相应的修改了，而观察神经网络输出信息的利器就是可视化。 可视化 观察训练过程中各种参数的变化是非常重要的，首先最重要的当属损失曲线(loss curves)。...上图则展示了更多的错误：左上一和二：没有对数据集进行洗牌，也就是每次训练都是采用同一个顺序对数据集进行读取；右上一：训练的过程中突然发现曲线消失了，为什么？...上图左边的曲线图可以明显看到，一共训练了五次(五条曲线)，但是在训练过程中却发现“很难”收敛，也就是神经网络学地比较困难。为什么呢？...总而言之，损失曲线是观察神经网络是否有问题的一大利器，我们在训练过程中非常有必要去观察我们的损失曲线的变化，越及时越好！
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