摘要： 深度学习在计算机视觉领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）实现一个猫狗分类器。...我们将使用Python和TensorFlow框架搭建一个简单的卷积神经网络模型，并利用猫狗图像数据集进行训练和测试。通过本文，读者将了解到深度学习在图像分类任务中的基本原理和实践应用。...本文将使用卷积神经网络来构建一个猫狗分类器，以演示深度学习在图像分类中的应用。 2.数据集准备 我们将使用一个包含猫和狗图像的数据集，其中包括训练集和测试集。...并使用训练好的模型对新的图像进行分类预测。...我们了解了深度学习在图像分类中的基本原理和实践应用。读者可以尝试使用不同的深度学习模型架构、调整参数或使用更大规模的数据集来进一步改进分类器的性能。
选自arXiv 作者：Zeming Li、Chao Peng、Gang Yu、Xiangyu Zhang、Yangdong Deng、Jian Sun 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 基于当前用预训练分类器开发目标检测器的方法的固有缺陷...它们都是基于在 ImageNet 分类任务上预训练的骨干网络。然而，图像分类和目标检测问题之间有一个显著的区别，后者不仅仅需要识别目标实例的类别，还需要对边界框进行空间定位。...具体来说，使用分类骨干网络对于目标检测任务有两个问题：（1）近期的检测器如 FPN，包含额外的阶段以在不同尺度上进行目标检测；（2）传统的骨干网络基于大的下采样因子可以生成更高的感受野，这对于视觉分类很有帮助...研究者使用 ResNet-50 作为基线模型，其作为骨干网络广泛用于大量目标检测器中。...和 FPN 这样的二阶段检测器，这些基于 CNN 的目标检测器通常都尝试直接从 ImageNet 预训练模型进行微调。
到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。 随机梯度下降在神经网络的训练中是一个很经典的算法。...在本文中，我们使用Python的Keras进行实验，尝试两种不同的学习率衰减方法来训练我们的神经网络模型。 本文解决的主要问题： 如何配置和评估连续衰减的学习率规划器。...模型训练中的学习率规划器 在使用梯度下降算法的机器学习模型中，相比恒定的学习率，使用自适应的学习率可以提升模型的性能，缩短训练时间。 由此，学习率规划器也被称为学习率的模拟退火，自适应学习率。...我选用这个数据集训练神经网络的原因是它的所有输入值都是小的数值量而且使用的物理单位相同，因此我们不需要再做特征的缩放。...我们将针对这个问题构造一个小的神经网络，它只有一个隐含层，共包含34个神经元，我们还使用了线性整流函数（Relu函数）。它的输出层有一个神经元，该神经元使用sigmoid函数来输出0-1的概率值。
二分类器进行判定是否属于某特定类 利用非极大抑制算法去除IoU大于阈值的推荐区域； 最后利用边界框回归对上述剩余推荐区域进行精确定位。...处不可导，这显然也不利于网络的反向传播计算的连贯性，影响网络收敛。因此，常见的处理手段是使用分段函数进行平滑处理，使得 ? 时能够平滑，并且可导，这就是使用 ? 的原因。...Fast R-CNN采用多任务训练损失，利用softmax层代替R-CNN中的SVM分类来完成分类任务，定位任务还是使用边界框回归。...同时，Fast R-CNN使得分类和定位两大任务能够共享特征提取网络的权重这，减少了内存开销。...Fast R-CNN采用多任务损失，分类和定位两大任务融入到一个网络中，共享网络参数，训练测试速度大大加快，较少了物理内存开销。
对分类任务来说这种方法是最简单的，分类器需要一个复杂的高维输入x，并用单个类别标识y概率x。 这种方法对于其他许多任务来说并不那么容易。...在输入空间紧密聚集的样本应该被映射到类似的表示。在许多情况下，新空间上的线性分类器可以达到较好的泛化。这种方法的一个经典变种是使用主成分分析作为分类前（在投影后的数据上分类）的预处理步骤。...正则化一个模型（监督模型下训练的分类器）的参数，使其接近另一个无监督模式下训练的模型（捕捉观察到的输入数据的分布）的参数。构造这种架构使得分类模型中的许多参数能与无监督模型中的对应参数匹配。...最先进的神经网络基于一系列仿射变换和非线性变换，只需要将一些单元的输出乘0就能有效地删除一个单元。这个过程需要对模型（如径向基函数网络，单元的状态和参考值之间存在一定区别）进行一些修改。...由于分类器应该对局部因素（对于流形上的移动）的变化保持不变。 正切传播（tangent prop）算法训练带有额外惩罚的神经网络分类器，使神经网络的每个输出 ? 对已知的变化因素是局部不变的。
3.1 结点/边级别共享表示 huang[8]使用了顶点/边级别的共享表示，去完成顶点分类的问题。其输入的图形和标签在各个任务之间可能会不同。他们分两步学习每个顶点的表示。...3.2 图级别的共享表示 图级别的共享方法应用主要是图分类问题，目标是对给定图进行分类，得到许多可能的类别之一。图分类问题通常需要大量的样本才能获得高质量的预测结果。...Chauhan[10]提出了基于少样本图谱的分类预测方法，在元训练阶段训练特征提取器，用来从图中提取特征，使用一个注意力网络来预测实际的类标签。在元测试阶段，调整注意力网络来快速适应新的任务。...其次，特征训练器在元训练阶段结束之后就固定了，不能让特征训练器有效的适应新任务。Buffelli[11]尝试开发了一种新的框架，以适应三种不同的任务：图分类、顶点分类和链接预测。...像Chauhan一样使用两个不同的层：一个生成顶点嵌入，并将图转换为表示形式。另一个是三种类型的多头输出层任务。 4 未来的方向 作者举例了如交通预测、网络聚合、分子属性预测等新兴应用。
其中，基于数据的方法包括对训练集进行变换和对其他数据集进行变换；基于模型的主要思想是通过先验知识限制假设空间的大小，使模型只需要较少样本便能训练最优分类器；基于算法的思想主要是通过学习最优参数的优化步骤或者以较优参数为起点...学习规则（Learned Transformation）：该策略通过将原始的样本复制到几个样本中，然后通过学习到的转换规则进行修改来增广训练集。...通过训练集训练的分类器，来从若标记手势库中选择与训练集相同的手势样本，然后使用这些选择的示例构建最后的手势分类器。...新奇的思路：老虎数据集类似于猫数据集，因此可以使用生成对抗网络（GAN），从老虎数据集中合成猫的新样本。...3.3 学习搜索步骤（优化器学习）：使用元学习提供的搜索步骤/更新参数的规则（最佳的梯度下降方向 or 步长）。最终学会如何在新的分类任务上，对分类器网络(learner)进行初始化和参数更新。
令 ，则损失函数可以表示为： 因为，有： 其中为指示函数。 将损失函数在处进行二阶泰勒展开，有： 从上式可以看出，当时，最优的分类器为使得在样本权重为时的加权错误率最小的分类器。...在求解出之后，上述的损失函数可以写为： 其中为分类器的加权错误率 求上式关于的导数并令其为0，得到 AdaBoost算法的优缺点优点： 作为分类器精度很高 可以使用各种算法构建子分类器，AdaBoost...提供的是一个框架 使用简单分类器时，计算出的结果可理解，且构造简单 不需要做特征筛选 不同担心过拟合 缺点： 容易收到噪声干扰 训练时间长，因为需要遍历所有特征 执行效果依赖于弱分类器的选择 自训练和协同训练...多任务学习的主要挑战在于如何设计多任务之间的共享机制，在传统的机器学习任务中很难引入共享信息，但是在神经网络中就变得简单了许多，常见的以下四种： 硬共享模式：让不同任务的神经网络模型共同使用一些共享模块来提取一些通用的特征...软共享模式：不显式设置共享模块，但每个任务都可以从其他任务中“窃取”一些信息来提高自己的能力。窃取的方式包括直接复制使用其他任务的隐状态，或使用注意力机制来主动选择有用的信息。
控制器预测滤波器高度、滤波器宽度和步长。预测由 softmax 分类器执行，然后作为输入，输入到下一个时间步。一旦控制器完成了生成结构的过程，带有这个结构的神经网络就会建立起来，并用它进行训练。 ?...在这种方法中，控制器通过在大型计算图中搜索最优子图来发现神经网络结构。该控制器经过训练，可以选出在验证集上获得最佳准确度的子图。 然后训练所选子图对应的模型，使正则交叉熵损失最小化。...在训练的第一阶段，对子模型的共享参数进行训练。在第二阶段，对控制器 LSTM 的参数进行训练。这两个阶段在 ENAS 的训练期间交替进行。 ?...搜索算法在 CPU 上运行，模型训练器模块在 GPU 上进行计算。 该模块在分离的进程中用训练数据训练神经网络，以实现并行化。图模块处理神经网络的计算图，并由搜索模块控制，进行网络形态学操作。...他们还开发了一个 BO 框架来优化神经网络结构上的函数，称为 NASBOT(使用贝叶斯优化和最优传输的神经结构搜索)。
例如，对分类器的攻击可能对每个输入图像都指定特定的输出类别，或者对强化学习智能体的攻击可能导致该智能体进入某特定状态 [14]。...对神经网络输入添加偏移相当于修正网络第一层的偏置项（对于空间共享偏置项的卷积网络而言，该操作有效引入了新参数，因为添加的输入不受贡献偏置项的限制），因此对抗程序对应在低维参数子空间中的更新。...表 1：已训练 ImageNet 分类器可以通过对抗重编程来执行多种任务。上表给出了重编程网络在计数任务、MNIST 分类任务和 CIFAR-10 分类任务上的准确率。 ?...表 2：当面向未训练网络时，对抗重编程的有效性会降低。上表给出了重编程网络在 MNIST 分类任务上的准确率。目标网络已被随机初始化，但未被训练。...这可以视为一种新形式的迁移学习，其中网络的输入（相当于第一层的偏置项）被修改了，而不是更典型的输出层权重（readout weight）。
无监督域适配： 我们将UNIT框架应用于UDA问题，即，调整使用一个域（源域）中的标记样本训练的分类器，以对新域（目标域）中不可用的标记样本进行分类。UDA算法必须利用新域中的未标记样本来调整分类器。...我们使用了一种多任务学习方法，其中我们训练了一个UNIT网络来翻译源域和目标域之间的图像，并在源域中训练了对抗性鉴别器来对源域中的样本进行分类。...由于在对抗性鉴别器的高层中强制执行的权重共享约束，目标域中经过训练的对抗性鉴鉴别器可以对目标域中的样本进行分类，从而继承源域鉴别器中的功率。...我们没有使用单独训练的源域分类器来对UNIT翻译的样本进行分类，因为多任务学习方法在实践中表现更好，这可能是由于在训练中使用了目标域中的未标记数据。...具体来说，我们训练UNIT网络来学习在SVHN和MNIST训练集之间翻译图像，以及使用SVHN域对抗性鉴别器提取的特征对SVHN训练图像中的数字类进行分类。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。...通过每次 rollout 时采样单个共享权重，与权重无关的神经网络搜索在避免权重训练的同时，探索神经网络拓扑结构的空间。...使用 insert node、add connection、change activation 这三个算子中的其中一个修改已有网络，从而创建新网络。新节点的激活函数是随机分配的。 ?...WANN 能够编码输入之间的关系，非常适合强化学习任务：低维输入加上内部状态和环境交互，使反应型和自适应控制器得以发现。 然而，分类问题没那么模糊，它界限分明，对就是对，错就是错。...图 5：MNIST 数据集上的分类准确率。 上图左：以多个权重值作为集成进行实例化的 WANN 比随机权重采样的网络性能好得多，且性能与具有数千个权重的线性分类器相同。
数据共享问题：多进程训练中，不同的进程需要共享一些数据，如模型参数、缓存等。如果共享数据的方式不正确，可能导致多进程间的死锁，从而卡死程序。...可以使用try-catch块来捕获异常，同时确保打印出详细的错误信息。正确地处理数据共享：在torch中，可以使用torch.multiprocessing模块中的Manager类来处理数据的共享。...通过使用Manager类提供的进程安全的数据结构，如list、dict等，可以避免数据共享问题。合理分配系统资源：在多进程训练中，确保正确地分配和管理系统资源是至关重要的。...最后，我们使用SGD优化器进行模型参数更新，完成多进程训练过程。 请注意，具体的应用场景可能因需求而异，上述示例代码仅作参考。在实际应用中，你可能需要根据自己的需求进行相应的修改和调整。...用户可以通过选择合适的优化器来更新模型的参数，从而最小化损失函数。
最近提出的许多解决这个问题的方法都属于元学习[33]的范畴。元学习方法训练学习者，学习者是一个参数化的函数，映射标注的训练集到分类器。...作为人类,我们的知识共享模式的变化可能会让我们想象小说对象可能是什么样子在其他姿势或环境(图1)。如果机器视觉系统可以做这样的“幻觉”或“想象力”,然后时的例子可以作为额外的训练数据构建更好的分类器。...Hariharan和Girshick[13]表明，可以通过精心设计的损失函数鼓励在小数据集上训练的分类器与在大数据集上训练的分类器匹配。这些表示改进与我们的方法是正交的，我们的方法可以处理任何特性。...因此，在使用特征提取器独立嵌入所有训练和测试点后，他们提出分别使用双向长短期记忆网络(lstm)和注意lstm创建训练和测试示例的上下文嵌入。...按照元学习目标从头开始训练具有数十层的现代深度卷积网络也可能导致一个困难的学习问题。 相反，我们首先训练一个基于卷积网络的特征提取器在一个简单的分类目标上的基类Cbase。
它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。 除了监督学习，WANN还能胜任许多强化学习任务。...这是WANN最佳网络，在-1.4共享权重下、未经训练的赛车成果： ? 虽然路走得有些蜿蜒，但很少偏离跑道。 而把最佳网络微调一下，不用训练，便更加顺滑了： ?...对比一下，经过微调的权重，带来的准确率是91.9%，训练过的权重，可以带来94.2%的准确率。 再对比一下，拥有几千个权重的线性分类器： ?...权重依然重要 WANN与传统的固定拓扑网络相比，可以使用单个的随机共享权重也能获得更好的结果。 ?...随机共享权重的另一个好处是，调整单个参数的影响变得不重要，无需使用基于梯度的方法。 强化学习任务中的结果让作者考虑推广WANN方法的应用范围。
我们提出通过从基类转移共享的类内变异来为新类建立一个更好的变异模型。为此，我们引入一个幻觉网络，该网络可以学习在感兴趣区域(RoI)特征空间中生成额外的、有用的训练示例，并将其纳入现在的目标检测模型。...TFA通过使用基于余弦相似性的分类器来减少用于少样本学习的类内方差，从而修改了标准的快速反应神经网络。TFA使用预先训练好的影像网，以特征金字塔网络为骨干。...具体来说，CoRPNs通过修改后的区域生产网络分类损失来训练区域生产网络。...我们随机抽取这些训练样本作为幻觉器的种子样本。考虑一个由n个基类组成的训练批次。对于批次中的每一类，幻觉者生成m个例子，m对所有批次都是固定的。基于损失函数(5)，使用幻觉样本集 来训练幻觉者。...我们还做了如下一些额外的修改:(1)我们与其他模型组件一起训练攻击性幻觉器，以及(2)我们使用余弦原型网络损失[34]作为训练幻觉者的额外指导，该损失是在具有幻觉原型的持续验证示例上计算的。
全连接层：将池化层输出的特征图转化为一维向量，并通过全连接层进行分类或回归等任务。输出层：根据具体任务设置适当的激活函数，如softmax函数用于多分类任务。...你可以根据实际需求进行修改和扩展，例如调整卷积核的数量和大小、增加更多的卷积层或全连接层等。...卷积神经网络的优势卷积神经网络相比于传统的机器学习算法具有以下优势：局部连接和权值共享：卷积操作只关注局部区域的特征，通过共享权值减少了模型的参数数量，降低了过拟合风险。...你可以根据实际需求进行修改和扩展，例如调整神经元的数量、增加更多的全连接层等。...应用场景卷积神经网络在许多领域都取得了令人瞩目的成果，如：图像识别：卷积神经网络在图像分类、目标检测和人脸识别等任务上具有出色的表现，已经超越了人类的水平。
所以传统的Faster RCNN对于分类任务和回归任务共享同一个Proposal和特征提取器就会出现一些内在的矛盾影响检测器的训练。...▎引入损失函数PC，大幅度提升检测器性能 本文还引入了渐进约束损失函数PC（Progressive Constraint），帮助TSD检测器性能稳定超越传统的检测器头部，让分类任务和回归任务的准确度比原始方法更高...在推理阶段，原始的检测器头部不再使用。Classical Loss是原始损失函数，TSD Loss是本文提出的损失函数。 ▎实验结果 1、与不同网络解耦方式比较，TSD效果最好 ?...表2：传统Sibling head与TSD联合训练可提升性能 ? 表3：加入PC损失函数对于分类和回归准确率影响 从表2可以看出两个Head联合训练可以进一步带来性能的提升。...大量实验证明，TSD可以比较容易的搭配各种不同的网络结构以及Anchor-based的检测框架来进行使用。
它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。 除了监督学习，WANN还能胜任许多强化学习任务。...这是WANN最佳网络，在-1.4共享权重下、未经训练的赛车成果： ? 虽然路走得有些蜿蜒，但很少偏离跑到。 而把最佳网络微调一下，不用训练，便更加顺滑了： ?...对比一下，经过微调的权重，带来的准确率是91.9%，训练过的权重，可以带来94.2%的准确率。 再对比一下，拥有几千个权重的线性分类器： ?...权重依然重要 WANN与传统的固定拓扑网络相比，可以使用单个的随机共享权重也能获得更好的结果。 ?...随机共享权重的另一个好处是，调整单个参数的影响变得不重要，无需使用基于梯度的方法。 强化学习任务中的结果让作者考虑推广WANN方法的应用范围。
摘我们提出了基于区域的全卷积网络，用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比，我们的基于区域的检测器是全卷积的，几乎所有计算都在整个图像上共享。...因此，我们的方法可以很自然地采用完全卷积的图像分类器骨干网络，如最新的残差网络(ResNets)，用于目标检测。...通过类比，在目标检测体系结构中使用所有卷积层来构建共享的卷积子网络似乎是很自然的，这使得roi方面的子网络没有隐藏层。...我们使用ResNet-101研究了以下全卷积策略(或者“几乎”全卷积策略，每个RoI只有一个分类器fc层):原始的Faster R-CNN：如引言所述，可以使用ResNet-101中的所有卷积层计算共享特征图...指定类的RPN：该RPN是在Faster R-CNN之后进行训练的，只是将2类卷积分类器层替换为21类卷积分类器层。
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