特征提取时，我们把图片输入VGG16的卷积层，让他直接帮我们把图片中的特征提取出来，我们并没有通过自己的图片去训练更改VGG16的卷积层，参数调优的做法在于，我们会有限度的通过自己的数据去训练VGG16...我们从VGG16模型中获取了它六层卷积层，我们在调优时，让这六层卷积层中的最高2层也去学习我们的图片，于是最高两层的链路权重参数会根据我们的图片性质而更改，基本情况如下： ?...上图就是我们从VGG16拿到的卷积层，我们用自己的图片去训练修改它最高的两层，其他层次不做修改，这种只影响模型一部分的方法就叫参数调优。...所以参数调优的步骤如下： 1，将我们自己的网络层添加到VGG16的卷积层之上。 2，固定VGG16的卷积层保持不变。...从上面输出结果看，VGG16的卷积层已经有一千多万个参数了！用个人电脑单个CPU是不可能对这个模型进行训练的！
对于数据从输入到输出，中间是如何变化的，神经元个数，参数个数又是怎么变化的，如何自己设计一个合理的CNN网络等等，没有教程能把这些说清楚，推荐看吴恩达老师的课程视频，对英文不好的童鞋其实是很吃力的。...如果你想用VGG16 给自己的数据作分类任务，这里就需要改成你预测的类别数。 至此VGG16整个网络架构以及数据变化都清楚了。...如果要设计其他类型的CNN网络，就是将这些基本单元比如卷积层个数、全连接个数按自己需要搭配变换，是不是很简单？ 下面我们再来解释一下VGG16里面参数个数如何变化 ?...VGG16 是基于大量真实图像的 ImageNet 图像库预训练的网络 vgg16对应的供keras使用的模型人家已经帮我们训练好，我们将学习好的 VGG16 的权重迁移（transfer）到自己的卷积神经网络上作为网络的初始权重...，这样我们自己的网络不用从头开始从大量的数据里面训练，从而提高训练速度。
这两层的目的是简化寻找特征的过程，并减少过度拟合的数量。典型的CNN架构如下所示： ? 03.训练自己的CNN模型 如果我们要使用预训练的模型，那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢？...从预先训练的模型中转移学习Keras是一个基于Python的深度学习库，已经为我们编译了多个训练好了的模型。在本练习中，我们将研究两种常见的预训练模型：VGG16和Resnet50。...我们可以将这些经过预先训练的模型导入环境，然后在该模型之上添加一层对133个犬种进行分类。...总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层...评估预训练模型和自定义层的性能 为此，让我们尝试VGG16和Resnet50预先训练的模型，并在顶部添加方法2的架构，看看会发生什么。我们将在每种CNN架构的测试集上报告损失函数和准确性。
一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。...因为VGG要求输入244*244，而数据集是28*28的，所以需要通过OpenCV在代码里去改变。 2、把模型下载后离线放入用户的管理目录下面，这样训练的时候就不需要从网上再下载了 ?...类对象，我们构建的模型会将VGG16顶层（全连接层）去掉，只保留其余的网络 # 结构。...#把model Y传进来 就可以训练模型了 # 打印模型结构，包括所需要的参数 model_vgg_mnist.summary() #以下是原版的模型结构 224*224 model_vgg =...1471万个参数，但是注意参数还是来自于最后输出层前的两个 # 全连接层，一共有1.2亿个参数需要训练 sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-5)#lr 学习率 decay 梯度的逐渐减小
用户可以在Tesla上直接拖出对应算法节点，无需再编写复杂的网络定义和模型训练代码，就可以对相应的图片进行训练，得到一个基本可用的模型。当然了，如果要效果好的话，还是要自己耐心慢慢调试的哈～ 1....VGG19的网络结构与VGG16非常相似，差别在于VGG19在第3、4、5个“卷积块”里分别加多了一个卷积层，因此比VGG16多了3个weight layer。这里就不再赘述。...鉴于以上，我们在tesla上实现CNN时，将网络结构单独抽出来作为一个可修改的参数传入到算法中。该网络参数其实是一个json文件，文件中的每一行表示一个层，最后几行表示数据输入的一些信息。...，然后按自己的网络定义更改一下里面的参数就可以了。...以工作流右侧的参数配置项目为准。 配置完各参数后，右键点击该算法节点，选择起点运行即可开始训练模型。
上个星期我做了一些实验，用了在 CIFAR10 数据集上训练的 VGG16。我需要从零开始训练模型，所以没有使用在 ImageNet 上预训练的版本。...它遵循了 VGG16 的原始结构，但是，大多数全连接层被移除了，所以只留下了相当多的卷积层。 ? 现在让我们了解一下是什么导致了我在文章开头展示的训练曲线。...使用 Glorot 函数初始化的 VGG16 梯度的统计值 呀... 我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ?...在一个 22 层的 ReLU CNN 上使用 Glorot（蓝色）初始化和 Kaiming 的初始化方法进行训练时的对比。使用 Glorot 初始化的模型没有学到任何东西。 这幅图是不是很熟悉？...使用 Kaiming 的初始化方法 现在来创建我们的 VGG16 模型，但是这次将初始化改成 he_uniform。 在训练模型之前，让我们来检查一下激活值和梯度。 ?
重点如下： 微调 导出模型并对图片分类 一、微调 原理 对于新手来说，在自己的数据集上训练一个模型时，最简单的方法是在ImageNet的模型上进行微调。什么是微调呢？...以VGG16为例，它的结构为5部分卷积层共13层（conv1 ~ conv5）和3层的全连接层（fc6 ~ fc8），一共16层，因此被称为VGG16。...这时，网络参数的初始化值就不是随机生成的了，而是利用VGG16在ImageNet上已经训练好的参数作为训练的初始值。...训练范围 在载入参数后，我们可以指定训练层数范围，训练层数可选范围如下： 只训练fc8这一层，保持其他层的参数不变，将VGG16作为一个特征提取器，用fc7层提起的特征做Softmax分类，这样做有利提高训练速度...--logdir satellite/train_dir 在TensorBoard中可以查看损失变化曲线，损失变化曲线有助于调整参数。
加载预先下载好的预训练参数到resnet18，用预训练模型的参数初始化resnet18的层，此时resnet18发生了改变。...调用model的load_state_dict方法用预训练的模型参数来初始化自己定义的新网络结构，这个方法就是PyTorch中通用的用一个模型的参数初始化另一个模型的层的操作。...load_state_dict方法还有一个重要的参数是strict，该参数默认是True，表示预训练模型的层和自己定义的网络结构层严格对应相等（比如层名和维度）。...如何使用预训练模型，是由数据集大小和新旧数据集(预训练的数据集和自己要解决的数据集)之间数据的相似度来决定的。 下图表展示了在各种情况下应该如何使用预训练模型：??...()方法有个重要参数是strict，默认是True，表示预训练模型的层和自己定义的网络结构层严格对应相等（比如层名和维度）。
， # 第二层无需指定输入，一般第二层把第一层的输出作为输入 # 定义完模型就需要训练了，不过训练之前我们需要指定一些训练参数...# 因此第一层训练出Y=WX+B这个模型，其中W,b为训练出的参数 print('Weights=', W, '\nbiases=', b) # plotting the prediction Y_pred...0.9743 5 第三个例子：加经典网络的预训练模型（以VGG16为例） 1.当服务器不能联网时，需要把模型*.h5文件下载到用户目录下的~/.keras/model，模型的预训练权重在载入模型时自动载入...Input层 # 将vgg16模型原始输入转换成自己的输入 output_vgg16_conv = model_vgg16_conv(input) # output_vgg16_conv是包含了vgg16...vgg16模型 my_model = Model(input=input, output=x) # 下面的模型输出中，vgg16的层和参数不会显示出，但是这些参数在训练的时候会更改 print('\nThis
基于采用的上采样操作及其在模型中的位置，SR模型可归因于四种模型框架：预先采样SR，后上采样SR，渐进上采样SR和迭代上下采样SR，如图所示。...然而，它很容易在每个轴上产生“不均匀重叠（uneven overlapping）”，并且在两个轴的乘法进一步产生了特有的不同幅度棋盘状图案，从而损害了SR性能。...• 致密连接致密连接在视觉任务中变得越来越流行。在致密块的每个层，所有前层的特征图用作输入，并且其自身特征图用作所有后续层的输入，在一个有l层致密块中带来l·（l - 1）/ 2个连接。...致密连接，不仅有助于缓解梯度消失问题、增强信号的传播并促进特征重用，而且在连接之后采用小增长率（即致密块的通道数）和通道缩减来大大减少参数量。...众所周知，上下文信息有助于在图像超分辨率生成逼真的细节。扩张卷积能将感受野增加两倍，最终实现更好的性能。群卷积以很少的性能损失可减少大量的参数和操作，如上图（g）所示。
基于采用的上采样操作及其在模型中的位置， SR 模型可归因于四种模型框架：预先采样 SR ，后上采样 SR ，渐进上采样 SR 和迭代上下采样 SR ，如图所示。 ? ?...然而，它很容易在每个轴上产生“不均匀重叠（uneven overlapping）”，并且在两个轴的乘法进一步产生了特有的不同幅度棋盘状图案，从而损害了 SR 性能。...• 致密连接 致密连接在视觉任务中变得越来越流行。在致密块的每个层，所有前层的特征图用作输入，并且其自身特征图用作所有后续层的输入，在一个有 l 层致密块中带来 l·（l - 1）/ 2 个连接。...致密连接，不仅有助于缓解梯度消失问题、增强信号的传播并促进特征重用，而且在连接之后采用小增长率（即致密块的通道数）和通道缩减来大大减少参数量。...众所周知，上下文信息有助于在图像超分辨率生成逼真的细节。扩张卷积能将感受野增加两倍，最终实现更好的性能。群卷积以很少的性能损失可减少大量的参数和操作，如上图（ g ）所示。
， # 第二层无需指定输入，一般第二层把第一层的输出作为输入 # 定义完模型就需要训练了，不过训练之前我们需要指定一些训练参数...# 因此第一层训练出Y=WX+B这个模型，其中W,b为训练出的参数 print('Weights=', W, '\nbiases=', b) # plotting the prediction Y_pred...Input层 # 将vgg16模型原始输入转换成自己的输入 output_vgg16_conv = model_vgg16_conv(input) # output_vgg16_conv是包含了vgg16...vgg16模型 my_model = Model(input=input, output=x) # 下面的模型输出中，vgg16的层和参数不会显示出，但是这些参数在训练的时候会更改 print('\nThis...，并且通过三个例子讲解了如何利用Keras搭建深度网络进行训练、如何使用预训练模型，还介绍了在使用Keras训练网络中的一些tricks。
训练的过程中，感受野也会发生变化。 ? 可以看出分类和分割任务经过训练后的感受野都有提升，不过提升幅度不太一样。...可以看到，最后一层通过两条不同路径后对应到第一层feature map的感受野的中心是不重合的。...上图是常用分类模型对应的感受野的结果，我们可以发现，随着模型的不断进化，感受野在不增大，在比较新提出的网络中，感受野已经能够覆盖整个输入图像了，这就意味着最终特征图中每个点都会使用到整个图像所有得上下文信息...实际感受野依然是一个超参数，他是会随着训练的过程发生变化，我们无法准确计算出来实际感受野，但是通过分析anchor，实际感受野和理论感受野，我们知道了anchor在总结了感受野以后，我觉得可以合理推测，Anchor应该和实际感受野尽量匹配，但是实际感受野实际上是一个超参数，通过聚类得到的anchor有一定代表性，但是效果反而不如默认的anchor，这是因为我们自己聚类得到的
本人目前在学习CNN的知识，拟用CNN完成图像分类任务。但自己的电脑训练模型太慢，为了不影响试验效率，申请了带GPU的腾讯云服务器。...4、一个简单的CNN开发测试案例 keras内置了常规机器学习的模型，比如VGG16、VGG19、ResNet50等，也可以通过可读性较高的开发语言，自己搭建神经网络，进行快速的网络搭建、测试、训练等工作...本文以用VGG16训练多标签分类的模型，说明用keras进行开发验证有多便捷： 1）导入VGG16 image.png 2）实例化VGG16模型 image.png 3）调用训练相关的类，传入参数，进行训练...训练10000张图片，我自己的电脑（8G内存CPU）训练一个epoch需要593秒（一轮训练需要40-50个epoch），而用带GPU的腾讯云服务器训练，一个epoch只要41s，提速大约15倍。...原本一轮训练要六七个小时，现在只要半小时左右，就，真的很爽！ 好啦！谢谢各位的阅读，有问题欢迎留言沟通。我看云+社区不多，有需要可以加我的微信，欢迎和我讨论。
关键时刻 图：模型的类别预测 因此对可能出了问题的地方进行了更深入的研究，发现训练数据具有类中同一个人的多个图像，并且角度和/或高度或宽度发生了细微变化。...在进行迁移学习时，第一个问题是是否应该只训练添加到现有架构中的额外层，还是应该训练所有层。从使用ImageNet权重开始，并且仅训练新层，因为要训练的参数数量会更少，而模型会训练得更快。...验证设置的准确性在25个时期后稳定在70％。但是，通过训练所有层，能够获得80％的精度。因此，决定继续训练所有层次。 图：最终层和所有训练层的模型精度比较 使用哪个优化程序？...图：使用（i）亚当（ii）SGD跨时期的精度 使用哪种架构？ 使用ImageNet数据集上的训练权重（即预先训练的权重）尝试了多种迁移学习模型。 VGG16 VGG16模型具有16层。...图：VGG-16架构 RESNET50 RESNET50是VGG16模型的扩展，具有50层。为了解决在训练更深层网络方面的困难问题，已引入具有“快捷连接”的前馈神经网络，并参考层输入。
张，测试集35张 模型 模型借鉴了迁移学习的思想，利用基于ImageNet数据集训练好的VGG16模型，释放最后一个卷积核的参数并且pop最后三层，再add三个Dense层。...其实这一步花费了很长时间，因为模型的迁移涉及到两个部分，一个是模型的框架，另一个是模型的参数。 先说官方文档，众所周知，keras的模型结构有两种：Sequential、Model。...阅读VGG16的源码可以发现，VGG16是Model结构，而官网文档给的例子是用Sequential结构搭建模型后，将vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5...的权重加载进模型，但是实际运行会报错——两种结构并不兼容 再说说博客，几乎所有的blog都和我的想法一致，尝试自己用Model结构搭建模型，但是在Flatten层都会报错，尝试各种写法都报错误 最后我决定不动...Flatten层，利用Model的pop()将最后三层Dense删除，再增加合适尺寸的Dense层，问题解决 注：想要利用训练好的VGG16，最好自己下载，然后改VGG16源码里面的载入地址
在卷积神经网络的卷积层中，神经元对应的权值是相同的，由于权值相同，因此可以减少训练的参数量。 （3）池化。...最早提出的卷积神经网络，一共有7层，3个卷积层，2个池化层，2个全连接层，卷积核大小都是5×5，模型中含有可训练参数的只有卷积层和全连接层，因此为LeNet-5，LeNet-5的提出是解决手写数字识别Mnist...AlexNet网络结构更为复杂，有五层卷积，卷积核大小有11×11、5×5、3×3，三层全连接网络，最终的输出层是1000通道的softmax，具有8个可训练参数的层，利用了两块GPU进行计算，大大提高了运算效率...2-梯度不会随着数据的变化而发生太大的变化，因此选择学习率时可以稍微大一点而不用担心模型发散。...3-像sigmoid这样的激活函数只有在数据接近0的地方梯度明显，当数据的绝对值非常大时，梯度是会很小的甚至接近0的，这会使得网络非常的难以训练，但是batch normalization后数据范围基本被限制在了
第二部分是代码实验部分，对论文中提出的部分实验进行代码实验，包含模型训练，参数量计算，特征图可视化。...训练模型，训练文中提到的vgg16， ghost-vgg16， resnet56， ghost-resnet56 2....- arc，目前写死了，只支持resnet56, vgg16，可自行修改 - gpu，gpu编号 - pretrain，训练ghost-***时，加载baseline的卷积核参数，这个不属于论文范畴，....png 来看看VGG16第二个卷积层，是这样的 ?...五 结语 Ghost Module的想法很巧妙，可即插即用的实现轻量级卷积模型，但若能实现不训练的轻量级卷积模型，那就更好了。
但是，分类器学到的表示必然是针对于模型训练的类别，其中仅包含某个类别出现在整张图像中的概率信息。此外，密集连接层的表示不再包含物体在输入图像中的位置信息。...注意，某个卷积层提取的表示的通用性（以及可复用性）取决于该层在模型中的深度。...下面是keras.applications 中的一部分图像分类模型（都是在 ImageNet 数据集上预训练得到的）： Xception Inception V3 ResNet50 VGG16 VGG19...在其上添加的分类器有 200 万个参数。 在编译和训练模型之前，一定要“冻结”卷积基。冻结（freeze）一个或多个层是指在训练 过程中保持其权重不变。...我们将微调最后三个卷积层，也就是说，直到 block4_pool 的所有层都应该被冻结，而block5_conv1、block5_conv2 和 block5_conv3 三层应该是可训练的。
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