还记得LeCun被拒的论文VICReg吗，今天我们就来说说它 在深度网络中权重和激活那个更重要？显然是权重，因为我们可以从权重推导出网络的激活。但是深度网络是非线性嵌入函数；我们只想要这种非线性嵌入。...SVMax 和 VICReg 都是无监督的正则化器，它们都支持监督学习和非/自监督学习，在训练期间可以处理单独的小批量，所以不需要对数据集进行其他的预处理。...矩阵 E 可以从任何网络层中提取，但它通常是从网络的倒数第二层中提取的，即在全局平均池化层之后。 图1:网络N在训练过程中，对于规模为b的小批量，生成特征嵌入矩阵E∈R^{b × d}。...该概念旨在激活特征嵌入矩阵 E 中的每个维度。VICReg 计算小批量 E 的标准偏差 (std)，如图 7 所示。这会生成一个具有 d 维度的向量，每个维度 表示单个维度的激活。...通过 ImageNet 分类评估预训练网络 N，并在冻结卷积层之上使用线性分类器。对于每一层卷积特征都会在空间上调整大小，直到剩下的维度少于 10K。
监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。...Leaky ReLU：避免了零激活值的结果，使得反向传播过程始终执行，但在实践中很少用。 右上：为什么要使用激活函数呢？更准确地说是，为什么要使用非线性激活函数呢？...因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别，当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。 偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战，上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合。...一般使用了 Dropout 技术的神经网络会设定一个保留率 p，然后每一个神经元在一个批量的训练中以概率 1-p 随机选择是否去掉。在最后进行推断时所有神经元都需要保留，因而有更高的准确度。...随后再构建模型并训练，在开发集和测试集完成验证后就可以用于推断了。 误差分析 ? 在完成训练后，我们可以分析误差的来源而改进性能，包括发现错误的标注、不正确的损失函数等。 训练集、开发集与测试集 ?
总而言之，训练循环如下所示： 训练数据和标签 => 求损失函数=> 求梯度 (偏导数) => 最快下降 => 更新权重和偏差 => 重复下一个小批量的图像数据和标签 为什么要使用100个图像和标签，用这种...第二层中的神经元，而不是计算像素的加权和，将计算来自上一层的神经元输出的加权和。这里是一个5层完全连接的神经网络： ? 我们保持softmax作为最后一层的激活功能，因为这是最适合分类的。...在卷积网络的层中，一个“神经元”仅在图像的小区域上进行恰好在其上方的像素的加权和。然后，通过添加偏置并通过其激活功能馈送结果来正常地起作用。...可以tf.nn.conv2d使用使用提供的权重在两个方向上执行输入图像的扫描的功能在TensorFlow中实现卷积层。这只是神经元的加权和部分。您仍然需要添加偏差并通过激活功能提供结果。...手写数字是超过4个像素形状的模式。 所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？
监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。...Leaky ReLU：避免了零激活值的结果，使得反向传播过程始终执行，但在实践中很少用。 右上：为什么要使用激活函数呢？更准确地说是，为什么要使用非线性激活函数呢？...因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别，当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。 偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战，上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合。...一般使用了 Dropout 技术的神经网络会设定一个保留率 p，然后每一个神经元在一个批量的训练中以概率 1-p 随机选择是否去掉。在最后进行推断时所有神经元都需要保留，因而有更高的准确度。...随后再构建模型并训练，在开发集和测试集完成验证后就可以用于推断了。 10. 误差分析 ? 在完成训练后，我们可以分析误差的来源而改进性能，包括发现错误的标注、不正确的损失函数等。 11.
Leaky ReLU：避免了零激活值的结果，使得反向传播过程始终执行，但在实践中很少用。 右上：为什么要使用激活函数呢？更准确地说是，为什么要使用非线性激活函数呢？...上图中的实例可以看出，没有激活函数的神经网络经过两层的传播，最终得到的结果和单层的线性运算是一样的，也就是说，没有使用非线性激活函数的话，无论多少层的神经网络都等价于单层神经网络（不包含输入层）。...因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别，当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。 偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战，上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合。...一般使用了 Dropout 技术的神经网络会设定一个保留率 p，然后每一个神经元在一个批量的训练中以概率 1-p 随机选择是否去掉。在最后进行推断时所有神经元都需要保留，因而有更高的准确度。...随后再构建模型并训练，在开发集和测试集完成验证后就可以用于推断了。 11、误差分析 在完成训练后，我们可以分析误差的来源而改进性能，包括发现错误的标注、不正确的损失函数等。
监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。...Leaky ReLU：避免了零激活值的结果，使得反向传播过程始终执行，但在实践中很少用。 右上：为什么要使用激活函数呢？更准确地说是，为什么要使用非线性激活函数呢？...因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别，当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。 偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战，上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合。...一般使用了 Dropout 技术的神经网络会设定一个保留率 p，然后每一个神经元在一个批量的训练中以概率 1-p 随机选择是否去掉。在最后进行推断时所有神经元都需要保留，因而有更高的准确度。...随后再构建模型并训练，在开发集和测试集完成验证后就可以用于推断了。 10 误差分析 ? 在完成训练后，我们可以分析误差的来源而改进性能，包括发现错误的标注、不正确的损失函数等。
总而言之，训练循环如下所示： 训练数据和标签 => 求损失函数=> 求梯度 (偏导数) => 最快下降 => 更新权重和偏差 => 重复下一个小批量的图像数据和标签 为什么要使用100个图像和标签，用这种...第二层中的神经元，而不是计算像素的加权和，将计算来自上一层的神经元输出的加权和。这里是一个5层完全连接的神经网络： ? 我们保持softmax作为最后一层的激活功能，因为这是最适合分类的。...在卷积网络的层中，一个“神经元”仅在图像的小区域上进行恰好在其上方的像素的加权和。然后，通过添加偏置并通过其激活功能馈送结果来正常地起作用。...请注意，第二和第三卷积层有两个步长，这说明为什么它们将输出值从28x28降低到14x14，然后是7x7。...手写数字是超过4个像素形状的模式。 所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？
此外，参数的范数正则化也可以作为约束条件。对于 L2 范数来说，权重会被约束在一个 L2 范数的球体中，而对于 L1 范数，权重将被限制在 L1 所确定的范围内。...在 Drop Connect 的过程中需要将网络架构权重的一个随机选择子集设置为零，取代了在 Dropout 中对每个层随机选择激活函数的子集设置为零的做法。...Drop Connect 和 Dropout 相似的地方在于它涉及在模型中引入稀疏性，不同之处在于它引入的是权重的稀疏性而不是层的输出向量的稀疏性。...在批量梯度下降中，与平滑的凸函数相比，NAG 的收敛速度超出 1/k 到 1/(k^2) [27]。但是，在 SGD 中，NAG 无法提高收敛速度。NAG 的更新如下： ? 动量系数设置为 0.9。...我们因此在算法 1 中除以了ζ项以修正初始化偏差。 在稀疏矩阵中，为了获得一个可靠的二阶矩估计，我们需要选择一个很小的 β2 而在许多梯度上取均值。
本文的主要目标是初始化权重，使激活的平均值为零，标准偏差为1。考虑如下所示计算的函数。 Z = WX + b 这里W是权值矩阵，X是来自前一层的输入，b是偏差。Z是一个层计算的输出，也称为激活。...我们希望Z的均值是0，标准差是1。(从技术上讲，Z是ReLu等非线性激活后的结果) 为什么均值为0，标准差为1这么重要? 考虑一个有100层的深度神经网络。在每一步，权重矩阵乘以来自前一层的激活。...甚至比1稍大一点的值也会爆炸成非常大的数字，而比1稍小一点的值也会消失为零。 为了避免梯度和激活的爆炸和消失，我们希望激活的平均值为0，标准偏差为1。我们可以通过仔细选择权重来实现这一点。...我们知道Kaiming init选择的权重使得每一层后的激活有0均值和1方差。我们知道X1的方差是1 X2的方差是1。但是Kaiming init不考虑跳过连接。...作者表明，可以通过以下方式重新调整这些权重层的标准初始化： 权重比例因子 作者还讨论了偏差和乘数的效用。他们发现在每次卷积，添加一个初始值为0的偏置层，线性层和逐元素激活导致训练显着改善之前。
5.对于一个二分类问题，我们定义超过阈值t的判定为正例，否则判定为负例。现在若将t增大，则准确率和召回率会如何变化？...7.说明Lp范数间的区别 L1范数：向量中各个元素绝对值之和 L2范数：向量中各个元素平方和的开二次方根 Lp范数：向量中各个元素绝对值的p次方和的开p次方根 8.用梯度下降训练神经网络的参数，为什么参数有时会被训练为...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。...在卷积神经网络中，感受野 (receptive field)的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 18.模型欠拟合什么情况下会出现？...，然后将输出结果按照通道拼接起来 37.解释反卷积的原理和用途 反卷积即转置卷积，正向传播时乘以卷积核的转置矩阵，反向传播时乘以卷积核矩阵 由卷积输出结果近似重构输入数据，上采样 38.解释批量归一化的原理
本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。...此外，参数的范数正则化也可以作为约束条件。对于 L2 范数来说，权重会被约束在一个 L2 范数的球体中，而对于 L1 范数，权重将被限制在 L1 所确定的范围内。...在 Drop Connect 的过程中需要将网络架构权重的一个随机选择子集设置为零，取代了在 Dropout 中对每个层随机选择激活函数的子集设置为零的做法。...Drop Connect 和 Dropout 相似的地方在于它涉及在模型中引入稀疏性，不同之处在于它引入的是权重的稀疏性而不是层的输出向量的稀疏性。...我们因此在算法 1 中除以了ζ项以修正初始化偏差。 在稀疏矩阵中，为了获得一个可靠的二阶矩估计，我们需要选择一个很小的 β2 而在许多梯度上取均值。
更糟糕的是，当模型性能较低时，通常没有任何信号表明模型失败的原因或时间。 开发过程中我们很经常要花80-90%的时间在数据处理及调试模型，而只花费10-20%的时间推导数学方程和实现功能。...2 为什么模型的问题排查困难 • 很难判断是否有错误 • 造成相同性能下降的原因有很多 • 结果可能对超参数和数据集构成的微小变化很敏感 2.1 存在隐藏bugs 在深度学习中，大部分错误并不会被轻易察觉到...推荐的网络/优化器默认值：Adam 优化器使用 3e-4 学习率； ReLU 激活用于全连接和卷积模型以及 Tanh 激活用于 LSTM 模型；ReLU 激活函数采用 He 初始化，Tanh 激活函数采用...例如，如果在代码中的任何位置创建大型矩阵，可以减小其维度的大小或将批量大小减半。...随分布变化的偏差-方差 在实际的ML应用中，训练、验证和测试样本可能来自不同的分布。为了解决这个问题，可以创建两个验证集，分别来自训练分布和测试分布。
在支持向量机学习过程中，L1 范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1 范数正则化通过向成本函数中添加 L1 范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征。...paper中给出的相关解释：三个这样的层具有7×7的有效感受野。那么我们获得了什么？例如通过使用三个3×3卷积层的堆叠来替换单个7×7层。...其次，我们减少参数的数量：假设三层3×3卷积堆叠的输入和输出有C个通道，堆叠卷积层的参数为3(32C2)=27C2个权重；同时，单个7×7卷积层将需要72C2=49C2个参数，即参数多81％。...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)....然后把输入x通过修改后的网络进行前向传播计算，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）； (3).
模型描述 为了理解池化层和卷积层为什么有效，我们返回到公式里面 我们令 「f为特征图」，W, H, N分别是特征图的「宽，高，通道数」对于一般的池化窗口为K的p范数下采样，我们有 ?...而对于一般的卷积层，我们需要设定一个权重，进行相乘，并将多个通道结果进行相加。最后再通过激活函数进行激活，形式如下 ?...」 因此在比较这两个公式后，论文里也说到：「池化层可以看作是一种 特征级别上的卷积，其激活函数为对应的p范数」 分析完上述公式后，作者假定了池化层有效的几个因素 「P范数形式能增加CNN的平移不变性」，...由于引入新的卷积层，参数量会适当增加 考虑到3x3卷积叠加能达到5x5卷积的感受野，减少大量参数，我们也将其加入到实验对比。因此我们的网络设计如下 ? 2.1 补充P范数 P范数定义如下 ?...在高维特征图上，特征经过编码后，空间相关不太明显，这时候用卷积层做下采样会比较好。
当每个乘法被执行后，其结果将被传递到下一个乘法器，同时执行加法。因此结果将是所有数据和参数乘积的和。在大量计算和数据传递的整个过程中，不需要执行任何的内存访问。...神经元 “神经元”计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为“偏差”的值，并通过所谓的“激活函数”提供结果。权重和偏差最初是未知的。它们将被随机初始化并通过在许多已知数据上训练神经网络来“学习”。...然而，在最后一层，我们想要计算0到1之间的数字，表示这朵花是玫瑰，郁金香等的概率。为此，我们将使用名为“softmax”的激活函数。...但我们也可以另辟蹊径！有完整的卷积神经网络可供下载。我们可以切掉它们的最后一层softmax分类，并用下载的替换它。所有训练过的权重和偏差保持不变，你只需重新训练你添加的softmax层。...Dense层是全连接的神经网络，在Dense层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。 用最大池化做卷积的动画示例如下☟ ? 用Softmax激活函数连接分类器，典型的卷积分类器如下☟ ?
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