开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么CNN模型的损失在整个时代变化不大？

CNN模型的损失在整个时代变化不大的原因有以下几点：

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像和视觉数据的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像的特征并进行分类或回归任务。CNN模型在图像处理领域表现出色，因此被广泛应用。
CNN模型通常在大规模的图像数据集上进行训练，这些数据集包含了各种不同类别的图像样本。通过大规模数据的训练，CNN模型可以学习到丰富的特征表示，从而提高模型的泛化能力。
CNN模型的损失函数通常采用交叉熵损失函数，该损失函数可以有效地衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。在训练过程中，通过反向传播算法和优化算法（如梯度下降）来最小化损失函数，从而使模型的预测结果更加接近真实标签。
CNN模型的参数更新是基于小批量样本的，而不是单个样本。这种批量更新的方式可以减少参数更新的方差，使得模型的训练更加稳定。同时，CNN模型通常采用了一些正则化技术（如dropout）来减少过拟合的风险，进一步提高模型的泛化能力。
CNN模型的结构设计也是为了提高模型的表达能力和泛化能力。例如，卷积层可以有效地提取图像的局部特征，池化层可以减少特征图的维度并保留重要的特征，全连接层可以将提取到的特征进行分类或回归。这些设计使得CNN模型在处理图像数据时具有较好的性能。

综上所述，CNN模型的损失在整个时代变化不大是因为它在大规模数据集上进行训练，学习到丰富的特征表示；采用交叉熵损失函数进行优化；使用批量更新和正则化技术提高模型的泛化能力；以及结构设计的优化使得模型在图像处理任务上表现出色。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tii）
腾讯云视频智能分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）
腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）

相关搜索:为什么glmnet的系数估计在具有相同输入参数的模型之间变化很大？为什么在训练tensorflow对象检测ssd移动网络模型时我的训练损失很高为什么在训练用于多类语义分割的unet模型时，类别交叉熵损失函数很高？为什么我在Keras中的损失在训练我的模型时没有改变？为什么我的CNN的指标没有随着时代的变化而改变？当我将损失乘以标量时，为什么在训练Keras模型时会得到不同的结果？linux pdf转swf linux tcp mss linux ll按时间排序 linux 多线程编程应用

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

模型的度量指标和损失函数有什么区别？为什么在项目中两者都很重要？

在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...在整个数据科学项目，会看到评分指标函数（例如MSE）用于三个主要目的：表现评估：模型表现如何？通过评估指标能快速了解我们在做什么模型优化：模型是否适合，是否可以改进？哪种模型最接近我们的数据点？...这时就要用到损失函数了。损失函数是机器学习算法在优化/模型拟合步骤中试图最小化的公式。当通过数据拟合模型时，我们实际上是在微调一些参数，模型通过这些函数来使其结果尽可能接近数据。...通过损失函数的得分来进行优化，它实质上是一种自动方法来确定哪种参数更适合我们的数据。损失函数的结果越大，说明在模型与数据的差异就越多。...他们选择的是最容易优化的产品，但是有时候可能对我们的使用场景并不是最优的。这就是为什么最终依赖的损失函数是一个便利性问题，而不是适合业务问题或现实世界的解释。 为什么评估函数“有利于”优化?

6051 0

模型的度量指标和损失函数有什么区别？为什么在项目中两者都很重要？

来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读8分钟本文我们将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化。你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?...在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...在整个数据科学项目，会看到评分指标函数（例如MSE）用于三个主要目的：表现评估：模型表现如何？通过评估指标能快速了解我们在做什么模型优化：模型是否适合，是否可以改进？哪种模型最接近我们的数据点？...这时就要用到损失函数了。损失函数是机器学习算法在优化/模型拟合步骤中试图最小化的公式。当通过数据拟合模型时，我们实际上是在微调一些参数，模型通过这些函数来使其结果尽可能接近数据。...通过损失函数的得分来进行优化，它实质上是一种自动方法来确定哪种参数更适合我们的数据。损失函数的结果越大，说明在模型与数据的差异就越多。

3542 0

动态RCNN | 动态训练实现高质量目标检测（附源码）

如在训练过程中正负样本的分配策略以及回归损失函数形式不能随着样本总体特征的变化而变化。针对以上两点，论文提出的Dynamic R-CNN用于缓解上述问题。背景： ?...根据SmoothL1损失函数的形式，这会降低正样本在训练模型时的贡献（由于均值和方差均减小，预测的偏移也会减小即损失值减小，而此时正样本的比例是在不断变大的。...即相对减小了高质量的正样本在训练过程中的贡献），从而限制了模型的整体性能。因此，有必要根据样本的分布对损失函数的形式动态地进行调整。...不同参数设置下损失和梯度的变化情况上图展示了SmoothL1损失函数的不同参数设置得到的损失和梯度变化情况。随着β值的减小，梯度更快趋于饱和，从而使较小的误差对模型的训练有更大的贡献。...（这里没有理解具体为什么会采取如下措施，结合后面损失函数的形式，可以理解为随着迭代训练的进行，增大回归部分的损失而适当加快模型训练）则回归损失函数的形式如下： ? ?

1.4K1 0

【CapsulesNet的解析】了解一下胶囊网络？

CNN的目标不正确先解释下不变性（Invariance)和同变性（Equivariance）。不变性是指物体本身不发生任何变化；同变性指物体可以发生变化，但变化后仍是这种物体。...损失函数：传播损失(Spread Loss): 为了使训练过程对模型的初始化以及超参的设定没那么敏感，文中采用传播损失函数来最大化被激活的目标类与被激活的非目标类之间的概率差距。...a_t表示target的激活值，a_i表示Class_Capsules中除t外第i个的激活值： m将从0.2的小幅度开始，在训练期间将其线性增加到0.9，避免无用胶囊的存在。那为什么要这样做呢？...当模型初步训练时候，很多capsules起的作用不大，最终的激活值a_i和a_t相差不大，若此时m采用较大值如0.9,就会掩盖了(a_t-a_i)在参数更新的作用，而让m主导了参数更新。...文章后面还讨论了在对抗样本上，capsule模型和传统卷积模型的性能。实验发现，在白箱对抗攻击时，capsule模型比传统的卷积模型更能抵御攻击。而在黑箱对抗攻击时，两种模型差别不大。

9162 0

浅谈深度学习中超参数调整策略

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。...： Photo by SigOpt 在《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》这篇论文中提高了为什么我们经常使用随机搜索而不是用网格，其实上面的图很形象了...下面的代码中，加入content_weight中的1和5对结果的影响不大，但是我们通过for循环组合，和style_weights中的所有值都进行了尝试了，显然浪费了时间。...，然后结果是loss损失，通过求超参数对损失的梯度来实现对超参数的更新，呃，这个计算量真的很大很大，个人几乎不用这个方法，一般都是大企业才会用。

1.7K11 0

浅谈深度学习中超参数调整策略

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。...Photo by SigOpt 在《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》这篇论文中提高了为什么我们经常使用随机搜索而不是用网格，其实上面的图很形象了...下面的代码中，加入content_weight中的1和5对结果的影响不大，但是我们通过for循环组合，和style_weights中的所有值都进行了尝试了，显然浪费了时间。...，然后结果是loss损失，通过求超参数对损失的梯度来实现对超参数的更新，呃，这个计算量真的很大很大，个人几乎不用这个方法，一般都是大企业才会用。

9845 0

一名工程师对于深度学习的理解－神经网络基础ANN

按要求转载自云栖社区 ID：yunqiinsight 作者 | doflamingo 序读书期间对于深度学习也有涉及，不过只是皮毛，在这个数据和算法的时代，也需要更加贴近算法。...于是从一名工程师角度出发，希望通过几篇文章，将深度学习基础记录下来，同时也是对于自己学习的总结和积累。总体思路是ANN－CNN－DNN，中间想起来有什么忘记的，也会加番。...例如：而神经元一般都使用sigmoid函数，至于为什么使用sigmoid函数，也是个很有探讨意义的问题，具体可以看这篇文章了解sigmoid的特性，http://www.tuicool.com/articles...构建合适的网络网络结构往往决定了算法复杂度和模型可调度，输出层主要由向量决定，输出层主要由预测类型决定，主要问题就在中间层数和节点数的选择上，节点数和层数越多意味着模型可调节性越强，预测结果的粒度越细...梯度下降法通过上述公式可以看出，对于损失函数的变化可以描述为损失在每个维度v上的变化值之和，用向量表示为为了是损失更小而不是更大，损失的变化应该小于0，于是取则，损失的下降可以表示为反向传播

6545 0

深度学习中的Normalization必知必会

当网络的底层发生微弱变化时，这些变化会随着层数的增加被放大，意味着对于高层网络要不断进行参数更新以适应底层参数的变化，如此导致了训练的困难，很容易会出现梯度爆炸或者梯度消失的情况，导致模型训练失败。...正如开篇所述，在神经网络中，对于各个层之间的输出，由于在层内经过权重点乘和非线性激活的操作，每个层之间的输入信号的分布显然会发生变化，并且这种变化随着模型深度的增加会不断增大。...，那么不同的MiniBatch的数据将会进行不同的数据变换，着会增加模型的训练难度； BN适用于每个MiniBatch的数据分布差距不大的情况，并且训练数据要进行充分的shuffle，不然效果反而变差，...LN 有效的原因研究在NLP中，尤其是在BERT等各种变体中，目前基本都是使用LN归一化，那么为什么LN是有效的呢？...在计算得到损失之后会根据损失使用SGD的优化策略对参数和进行更新。

1.1K3 0

深度学习面试题及参考答案

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。...当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景。前面的层比后面的层梯度变化更小，故变化更慢，故引起了梯度消失问题。前面层比后面层梯度变化更快，故引起梯度爆炸问题。...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)....CNN中更靠近底部的层（定义模型时先添加到模型中的层）编码的是更加通用的可复用特征，而更靠近顶部的层（最后添加到模型中的层）编码的是更专业业化的特征。...很多SOTA模型拥有超过千万的参数，在一个不大的数据集上训练这么多参数是有过拟合风险的，除非你的数据集像Imagenet那样大。什么是dropout?

2.6K2 0

【干货】一文读懂什么是变分自编码器

我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码器？它存在什么问题？它有什么改进算法？...Intuitively Understanding Variational Autoencoders 直观地了解变分自动编码器 为什么该方法在创作文本、艺术作品甚至音乐方面如此有用。...当使用生成模型时，您可能只生成一个看起来与训练数据类似的输出，您可以使用VAE执行此操作。但更多的时候，你想要在特定方向上改变或者探索你拥有的数据的变化，而不是在随机方式的变化。...如果你只是复制相同的图像，这是不错的。但是当你建立一个生成模型时，你不想准备复制你输入的相同图像。你想从潜在的空间随机抽样，或者从一个连续的潜在空间中产生输入图像的变化。 ?...然而，由于对矢量μ和σ可以采用什么样的值没有限制，编码器可以学习为不同的类别生成非常不同的μ，将它们聚类在一起并使σ最小，从而确保对于相同的样本编码本身的变化不大（即解码器的不确定度较低）。

10.9K12 0

20道深度学习面试题，有你不知道的吗？

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。...当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景。前面的层比后面的层梯度变化更小，故变化更慢，故引起了梯度消失问题。前面层比后面层梯度变化更快，故引起梯度爆炸问题。...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)....CNN中更靠近底部的层（定义模型时先添加到模型中的层）编码的是更加通用的可复用特征，而更靠近顶部的层（最后添加到模型中的层）编码的是更专业业化的特征。...很多SOTA模型拥有超过千万的参数，在一个不大的数据集上训练这么多参数是有过拟合风险的，除非你的数据集像Imagenet那样大。（15）什么是dropout?

2.1K1 0

旷视科技姚聪博士：深度学习时代的文字检测与识别技术 | AI 研习社 103 期大讲堂

AI 科技评论按：随着深度学习的兴起和发展，计算机视觉领域发生了极大的变化。作为计算机视觉中一个重要的研究课题，场景文字检测和识别也无法避免地被这股浪潮席卷，一起进入了深度学习的时代。...Mask R-CNN 启发之下提出一种新模型 Mask TextSpotter，通过端到端的方式同时实现了文字检测和识别。...矫正模块在 STN 的基础上做了优化，使得控制点的预测更精确；识别模块则是一个经典的 CNN+RNN 同时带有 Attention 的结构，可以对序列进行预测。 ?...第五个分类：使用合成数据深度学习时代，对数据的需求量大增，大量数据有利于训练出优秀模型。因此，深度学习时代的文字检测和识别方法几乎都会采用合成数据，代表性数据集有 SynthText。 ?...针对较为整齐的文字区域，目前文字检测技术在使用上问题不大，但是一旦涉及文字识别，超过两百种语言文字，不同的书写方式，千差万别的结构、顺序，带来了重重阻碍，而针对每一种文字都训练一种模型显然很不合理。

1.7K2 0

神经网络在算法交易上的应用系列——多元时间序列

在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...这就是为什么我们会冒险只通过他们的均值和方差（z-分数归一化）来归一化30天窗口，假设在单一时间窗口内，这些值改变不大，且没有触碰未来信息。...我们可以预测实际价值，即第二天的回报或收盘价，而不是预测二元变量。在我们之前的实验中，我们没有成功地产生好的结果。不幸的是，在盈利上效果仍然不好： ? 回归问题的损失减少 ?...预测收盘价总结我们讨论了多元时间序列中数据准备和归一化的一般流程，对它们进行CNN训练，我们取得了分类问题的显著改进（7%），是对股票在第二天上涨还是下跌的分类问题。...与此同时，我们仍然要说明回归问题对我们来说仍然过于复杂，我们会在稍后的工作中，选择正确的损失指标和激活函数。在明天的文章中，我们会介绍多模式学习的概念。尽请期待！

1.4K3 0

如何快速get到AI工程师面试重点，这12道题必备！

因此，如果x带来不稳定的变化，则导数可能太大或太小，从而导致模型学习的不够稳定。这也意味着在使用批归一化时，我们可以在训练时使用更大的学习率。...导致整个模型中的数据流相同，这种现象是协方差shifting。第二个问题是在反向时，饱和区间的导数为零，因此网络几乎学不到任何东西。这就是为什么我们需要把值范围设置在零均值的原因。...当模型的学习率设置得太低时，模型训练速度将非常慢，因为它每次对权重的更新都很小。在达到局部最佳点之前，需要进行许多次的更新。如果学习率设置得太高，权重每次更新变化太大，模型有可能不会收敛。...在每一次权重更新的步骤中，模型容易跨过局部最优，然后一直在局部最优点附近波动。 9、当输入图像大小增加一倍时，CNN的参数量增加多少倍？为什么？...这些是训练神经网络时非常基本的概念，但现实是，在区分这些概念时，很多面试者感到困惑。你可以像下面这样来回答问题： Epoch：代表整个数据集的迭代（所有内容都包含在训练模型中）。

5330 0

Object Detection系列（三） Fast R-CNN

bounding box回归模型的损失函数，使任务不需要分阶段训练，区域建议依然使用ss算法生成，并在卷积后的特征图上提取（充分共享卷积计算），初始模型从AlexNet换成了VGG16。...而RoI pooling只选择了其中一种尺度，将ss算法的建议框做坐标变化后的尺寸的长和宽，平均分为w份和h份，在每一份中使用最大池化，最后产生w*h个bin，这样做有下面几个好处： 1.统一输出维度...pooling就是一个Max pooling，梯度回传也是一样的，而出现位置重叠的时候，梯度回传才会发生变化。...多任务损失函数 Multi-task loss是Fast R-CNN最重要的改进了，它将分类模型的损失函数与bounding box模型的损失函数加到了一起，这样一来就不再需要分阶段的训练了，而是实现了...那么为什么Fast R-CNN比SPP-Net更快呢，最重要的原因就是end-to-end的训练，这样训练不再是分阶段的。

1.3K5 0

Object Detection系列（三） Fast R-CNN

Fast R-CNN简介在之前的两个文章中，我们分别介绍了R-CNN与SPP-Net，于是在2015年RBG（Ross B....分类器被换成了SoftMax，SPP-Net中的SPP换成了 RoI pooling，多任务损失函数的引入整合了分类网络的损失函数与bounding box回归模型的损失函数，使任务不需要分阶段训练，区域建议依然使用...pooling只选择了其中一种尺度，将ss算法的建议框做坐标变化后的尺寸的长和宽，平均分为w份和h份，在每一份中使用最大池化，最后产生w*h个bin，这样做有下面几个好处： 1.统一输出维度，这个是必须的...多任务损失函数 Multi-task loss是Fast R-CNN最重要的改进了，它将分类模型的损失函数与bounding box模型的损失函数加到了一起，这样一来就不再需要分阶段的训练了，而是实现了...那么为什么Fast R-CNN比SPP-Net更快呢，最重要的原因就是end-to-end的训练，这样训练不再是分阶段的。

8348 1

读RCNN论文笔记

加载１步骤中的模型，使用这个模型中特征提取参数来初始化我们这里的CNN中的参数，并使用那些经过变形的区域目标来训练模型,这里获取到的区域目标指的是和经过SS算法提取到的区域目标和我们标注的目标区域的IOU...先使用ILSVRC2012数据集训练一个1000类的分类器模型，然后使用该模型来初始化我们的CNN模型参数，使用我们的train和val数据集合进行微调. 　2....Negative examples and softmax 关于正负样本选取，在CNN训练阶段和SVM阶段为什么或出现阈值不同[0.5和０.3],经过作者多次测试后得到的结果.至于为什么使用...tｙ　表示y的变化量 tw = log(Gw/Pw); (3) 注: Gw　表示的是在原图上的宽度，Ｐw表示是SS算法等处理过后的区域目标在原图上的宽度...,　包含了（x,y,w,h）的损失函数，知道了损失函数，我们就不难得到我们优化目标函数：　对于Ｎ个类，我们每次去损失值最小的那一组进行学习： ? ，并且我们设定入＝1000．

9366 0

超级干货 | 用万字文章总结25种正则化方法（值得收藏）

训练中的一个关键因素是网络的正则化，它可以防止模型在训练的过程中出现过拟合的现象。这项工作分析了过去几年发展起来的几种正则化方法，显示了不同CNN模型的显著改进。...1.2 为什么正则化方法有效？ CNN通常用于计算机视觉任务，如图像分类和目标检测，以创建像人类视觉一样强大的视觉模型。如果考虑到可用的信息数量，很明显，训练任务需要更多数据可变性。...DropBlock的策略是将整个随机区域放在隐藏层上，而不是单一的神经元，从而迫使CNN学习更好的空间信息。然而，Drop方法是手动设计和固定的，如果这些模式可以在训练中学习，这可能会得到改进。...Yang等提出了一种新的损失函数设计策略：首先通过前馈过程计算传统的小批量损失。然后，它从原始网络生成子网络，然后通过使用不同的图像变换提供相同的小批处理，为每个模型计算一个损失。...最后，将传统损失与各个子网络的损失相加，计算出最终损失。该技术在不同的数据集和CNN架构中显示了巨大的潜力改进。

2.6K3 0

FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（六）

由于这是我们从头开始构建的比以前更深的网络，我们将使用更低的学习率和更多的时代： learn.fit_one_cycle(2, 0.01) 时代训练损失验证损失准确性时间 0 0.072684...第二点是一个有趣而微妙的观察；它基于这样一个观察：一个泛化良好的模型，如果你稍微改变输入，它的损失不会发生很大变化。...为什么在 CNN 的起始部分使用普通卷积而不是 ResNet 块？瓶颈块与普通 ResNet 块有何不同？ 为什么瓶颈块更快？...一般来说，在最后一层或两层添加 dropout 可以很好地正则化您的模型。然而，正如我们从 AWD-LSTM 开发故事中学到的那样，在整个模型中添加不同类型的 dropout 通常会更有帮助。...after_pred 在计算模型对批次的输出后调用。可以用于在将其馈送到损失函数之前更改该输出。 after_loss 在计算损失之后但在反向传播之前调用。

1.2K1 0

深度学习目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN

Fast R-CNN简介在之前的两个文章中，我们分别介绍了R-CNN与SPP-Net，于是在2015年RBG（Ross B....bounding box回归模型的损失函数，使任务不需要分阶段训练，区域建议依然使用ss算法生成，并在卷积后的特征图上提取（充分共享卷积计算），初始模型从AlexNet换成了VGG16。...只选择了其中一种尺度，将ss算法的建议框做坐标变化后的尺寸的长和宽，平均分为w份和h份，在每一份中使用最大池化，最后产生w*h个bin，这样做有下面几个好处： 1.统一输出维度，这个是必须的。...多任务损失函数 Multi-task loss是Fast R-CNN最重要的改进了，它将分类模型的损失函数与bounding box模型的损失函数加到了一起，这样一来就不再需要分阶段的训练了，而是实现了...那么为什么Fast R-CNN比SPP-Net更快呢，最重要的原因就是end-to-end的训练，这样训练不再是分阶段的。

4883 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭