该方法还可以进一步在神经风格迁移框架下联合优化以实现风格化效果。 揭示了参数搜索中存在的零梯度问题，并从最优搬运视角来看待画笔优化问题。该研究引入了可微的搬运损失函数改善画笔收敛性和绘画效果。...假定 是用于度量画 h_T 和输入图像 相似度的损失函数，该方法直接在参数空间内优化所有的输入画笔 并最小化相似度损失函数 ，并利用梯度下降来更新画笔参数： 其中 是预定义的学习率。...图 5：逐像素损失函数（第一行）和最优搬运损失函数（第二行）在将画笔从其初始值推向目标位置的对比。 利用最优搬运损失函数，画笔可以很好地收敛到目标位置，而逐像素损失函数则由于零梯度问题未能收敛。...右侧图像展示了优化过程中的损失函数曲线。 与神经风格迁移联合优化 由于神经风格画笔是在参数搜索范式下实现的，因此该方法天然地适合神经风格迁移框架。...由于神经风格迁移被设计为通过更新图像像素来最小化内容损失函数（content loss）和风格损失函数（style loss），因此研究者进一步将风格损失函数融入神经风格画笔中，以实现风格化的输出。
针对现有对比自监督学习方案在小模型上表现性能差的问题，提出将知识蒸馏的思想嵌入到自监督学习框架得到了本文的自监督蒸馏学习。...Abstract 本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题，作者通过实证发现：对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展，然这些方法在小模型上的表现并不好。...image-20210114201339863 本文的主要贡献包含以下几点： 首次解决了小模型的自监督视觉表达学习问题； 提出一种自监督蒸馏技术用于将大模型的知识迁移到小模型且无需任何带标签数据； 基于所提...Self-Supervised Distillation 不同于有监督蒸馏，SEED希望在无标签数据上将大模型的知识表达能力迁移给小模型，以促使小模型所学习到的表达能力更好的作用于下游任务。...可以看到：SEED同样有助于提升小模型的性能，而且越强的老师模型会导致越好的学生模型。 ? image-20210114162203036 上图给出了所提方案下学生模型在分类任务上的迁移能力对比。
本期，Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本，把原图像变成任意艺术家的风格，从而实现风格迁移。...我们将把风格迁移任务用优化问题表示，用损失函数来衡量想要最小化的误差值。在这种情况下，损失函数可以分解为两个部分：内容损失和风格损失。把总损失初始化为零，并将两种损失都添加到其中。 ?...接下来定义输出图像对于损失的梯度，然后利用梯度来不断地改进输出图像以最小化损失。所以将计算出给定层中损失对激活的导数，以得到梯度来更新输出图像，而不是权重。...在输出图像的像素上运行优化算法（L-BFGS）以最小化损失 这与随机梯度下降很相似，但收敛速度更快。把计算出的梯度输入最小化函数，它就能输出结果图像，让我们看看是什么样的！ ?...一些手机应用也在做这个，例如Prisma可让用户在移动设备上选择过滤器，Artisto甚至支持将滤镜应用到视频中。我们还处于使用机器学习创造艺术的早期阶段，所以这个领域仍然有很多机会。
2、知识蒸馏的原理 通过训练一个小模型来模仿一个预先训练好的大模型，从而将大模型中所含的“暗知识”传递给小模型。在这个过程中，通过最小化损失函数来传递知识，label是大模型预测的类概率分布。...这种调整温度的方法可以帮助传递大模型中所含的“暗知识”到小模型中。...损失函数的构成： 蒸馏损失（distillation loss）：通过最小化一个损失函数来传递知识，其Label是大模型预测的类概率分布。...提高推理性能：学生模型通过从教师模型学习到的知识来提高自身的推理性能，实现了在相对简单的模型上获得接近复杂模型效果的性能。...知识蒸馏可以被看作是一种迁移学习（利用一个领域的知识来改善另一个领域学习的技术）的形式，将知识从一个模型迁移到另一个模型以改善后者的性能。
---- 新智元报道 来源：GitHub 编辑：LRS 【新智元导读】零样本的风格迁移听说过没有？...StyleGAN生成器由两部分组成，首先，映射网络将从高斯分布采样的隐编码转换为学习的隐空间中的向量。然后把这些隐向量输入到第二个组件合成网络，用来控制网络中不同层的特征。...这个映射器使用相同的全局CLIP损失进行训练，从而最小化到目标文本的CLIP-space距离。...其次，网络很难收敛到通用的解决方案，因此必须加入干扰来欺骗CLIP。 在实验部分，下图可以看到如何从狗生成到各种动物。...对于所有动物翻译实验，在每次迭代中将可训练层的数量设置为三层，并训练隐映射器以减少源域数据的泄漏。 可以看到变化主要集中在样式或较小的形状调整上。
随着深度学习时代的到来，显式分组和识别的思想，在端到端的训练系统中已经不再那么泾渭分明，而是更紧密地耦合在一起。...从文本监督中学习视觉表达的最新进展在迁移到下游任务方面取得了巨大成功。...学习到的模型不仅以零样本方式迁移到 ImageNet 分类中并实现最好的性能，还可以对 ImageNet 分类以外的未知对象类别进行识别。...方法概览如下图 1 所示，通过对具有对比损失的大规模配对图文数据进行训练，可以让模型不需要任何进一步的注释或微调的情况下，能够零样本迁移学习得到未知图像的语义分割词汇。...，GroupViT 成功地学会将图像区域组合在一起并以零样本方式迁移到多个语义分割词汇表； 第一个探索不使用任何像素级标签，完成从单独的文本监督到几个语义分割任务的零样本迁移的工作，也为这项新任务建立坚实的基础
基于生成对抗网络（GAN）的方法：生成对抗网络是一种强大的深度学习架构，被广泛用于图像生成任务。在图像风格迁移中，也有研究者采用GAN来实现更好的风格迁移效果。...其中风格迁移的流程可以为以下公式 这是原论文的演示图（左下角的小图为对应的风格） 内容 & 风格表示 我们需要让输出的目标图像既符合原始图像和目标风格，就需要内容和风格进行表示。...梯度下降优化：通过梯度下降的方式减小损失函数，训练模型参数使得模型能学习到参考图像风格的纹理和保持内容的不变 具体在实现上来说流程如下 使图像尺寸大小相似(如果差异很大,由于模型中尺度变换会使得风格迁移很麻烦...) 读取图像, 加载预训练模型,得到层激活 根据层激活构建需要最小化的最终损失（需要注意的是在重建图像需要添加总变差损失平滑图像） 在图像重建或图像去噪任务中，通常将总变差损失与其他损失函数...- 输出样例图像，并训练一个小型前馈卷积神经网络学习这种变换，就可以非常快速进行这种变换（秒级） 到这里，如果还有什么疑问 欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的
通过将前向传播的结果与真实结果相比较，神经网络能相应地调整网络权重以最小化损失函数，从而提高准确率。常用的损失函数有均方根误差。...End-to-End Learning （端到端学习） 端到端学习指的是算法能够自行解决整个任务，不需要额外的人为干预（如模型切换或新数据标记）。...Supervised Learning（监督学习） 监督学习是机器学习的一种形式，其中每个输入样本都包含经注释的标签。这些标签的作用是将DNN的输出和真实结果做对比，并最小化损失函数。...Transfer Learning （迁移学习） 迁移学习是一种将一个神经网络的参数用于不同任务而无需重新训练整个网络的技术。...一些研究已经证实，许多经预训练的VGG模型可以通过迁移学习被用于其他新任务。
前言 我们虽然在改进风格迁移中改进了传统的神经风格迁移，但是仍然只能使用训练所得的固定数量的风格。因此我们要学习另一种允许实时任意风格迁移的神经网络模型，获得更多创意选择。...在 CIN 中，γγγ 和 βββ 系数是可训练的变量，它们学习不同风格所需的均值和方差。...通过反射填充(reflection padding)减少块伪影 当我们在卷积层中将填充( padding )应用于输入张量时，在张量周围填充常数零。...总变分损失是 L1L_1L1 范数的总和。因此，训练将尝试最小化此损失函数，以减少高频分量。 还有另一种选择，就是用反射值替换填充中的常数零。...实时任意风格迁移模型训练 像神经风格迁移一样，内容损失和风格损失是根据固定 VGG 提取的激活来计算的。
基于这样的问题，最近也有一些工作致力于研究无需微调的零样本迁移到下游任务的预训练，比如NLP领域中GPT，CV领域中的CLIP。 在本文中，作者主要研究零样本迁移到视频文本理解任务的预训练。...在预训练之后，模型能够进行零样本的迁移学习，而不需要在具有标签的目标数据集上进行微调。...03 方法 在零样本迁移的多模态视频文本预训练范式中，关键的挑战是学习视频和文本之间的细粒度关联，以满足下游任务的不同需求。...学习目标是最小化两个模态之间的对比损失函数之和： 其中是包含采样视频文本对的batch，和是视频与文本相似性和文本与视频相似性的对比损失。...具体而言，视频到文本的对比损失如下所示： 其中，τ为温度超参数，为与视频clip 重叠的文本clip（即，正样本），是由训练bacth中的其他文本clip形成的文本clips（即，负样本）。
例如即使在训练误差为零时，测试误差也会随着 n 的增加而减小（正如 [1] 中所指出的那样，因为被报告的是分类误差，而不是训练过程中被最小化的风险，如交叉熵）。...如文中所述，它表示在零最小值的小近邻区域的「一般」情况，零最小值具备很多零特征值，和针对非线性多层网络的 Hessian 的一些正特征值。收敛处的全局最小值附近的交叉熵风险图示如右图所示。...总之，本研究结果表明多层深度网络的行为在分类中类似于线性模型。更准确来说，在分类任务中，通过最小化指数损失，可确保全局最小值具备局部极大间隔。...在平方损失情况中，具备任意小的 λ 的正则化（没有噪声的情况下）保留梯度系统的双曲率，以收敛至解。但是，解的范数依赖于轨迹，且无法确保一定会是线性化引入的参数中的局部极小范数解（在非线性网络中）。...他们证明损失函数（如 logistic、交叉熵和指数损失）最小化可在线性分离数据集上渐进、「缓慢」地收敛到最大间隔解，而不管初始条件如何。
当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计。 F为假设空间，当样本容量足够大，学习效果较好，但样本容量很小时，容易过拟合，则引申出结构风险最小化。...结构风险最小化（structural risk minimization,SRM）/正则化 在ERM基础上加上表示模型复杂度的正则化项或罚项，定义如下 ?...当模型是条件概率分布、损失函数是对数损失函数、模型复杂度由模型的先验概率表示时，结构风险最小化就等价于最大后验概率估计。 算法 指学习模型的具体计算方法 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 ?...经验风险较小的模型可能较复杂（有多个非零参数），则第二项模型复杂度会较大，正则化的作用是选择经验风险与模型复杂度同时小的模型。...泛化误差相当于所学习到的模型的期望风险。 ?
利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而可以实现模型压缩与加速，就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。...此时就可以基于1000类ImageNet模型进行知识迁移，而不需要完全从头开始训练。 因此，在工业界对知识蒸馏和迁移学习也有着非常强烈的需求，接下来我们讲解其中的主要算法。...优化目标包含了3部分，分别是大模型的损失，投影损失，以及大模型和小模型的预测损失，全部使用交叉熵，各自定义如下： ?...我们需要学习一个映射函数Wr使得Wguided的维度匹配Whint，得到Ws'，并最小化两者网络输出的MSE差异作为损失，如下： ?...Deep mutual learning在训练的过程中让两个学生网络相互学习，每一个网络都有两个损失。一个是任务本身的损失，另外一个就是KL散度。由于KL散度是非对称的，所以两个网络的散度会不同。
现在，我们需要使用损失函数来训练网络以提高网络的性能。根本上，我们需要做的其实是获得损失值并尽可能地将其最小化，因为损失值越小，模型的性能就越高。...离输出节点更近的权重则会更少地影响到网络始端和输出节点之间的节点，因此它们会更加直接地影响到输出节点。 了解如何通过改变权重来改变网络的输出后，我们接下来要知道如何最小化损失。...当权重更新后，权重也会在动量因子中将所有此前的梯度存储为一个部分。...公式分母中的 E 是一个非常小的值，它是为了确保该公式不会出现「分子除以零」的情况。 具体而言，在该公式中，如果权重的更新非常大，缓存值就会增大，结果会导致学习率变小，从而让权重的更新幅度持续减小。...这样的话，每个权重的学习率最终都会减小至一个非常小的值，直到训练过程再也不会发生较明显的变化为止。 下一个要介绍的自适应优化器——RMSProp 则能够解决这一问题。
标题： 损失函数与风险 正则化 这次，我们来介绍一下机器学习模型中常用到的一种对付模型过拟合问题的方法，也是许多模型常用的优化模型的一个方法：正则化。 正则化是一个典型的用于选择模型的方法。...它是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或罚项。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。 要了解正则化具体是做啥的，我们还得从讨论结构风险最小化开始。...我们知道，我们之前所讲过的学习模型不论是线性回归是建立在以“误差”最小化为目的的基础上的，而这里的“误差”其实与我们一般所讲的误差是有区别的，将模型应用到测试集中，测试结果与实际情况的误差才是我们通常认为的...而我们用于建立模型的，以最小化模型在训练集中的“误差”为目的的算法中的那个“误差”，便是我们所说的经验误差，对应于期望风险，它又被称作经验风险。...结构风险小的模型往往对训练数据以及位置的测试数据都有较好的预测。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频：如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。（内心OS：终于要开始图像部分了！）...因此，如果将过滤器放置在含有曲线的图像的一部分上，乘积和求和的结果值会相当大；但如果我们将其放在图像中没有曲线的部分，结果值则为零。这就是过滤器检测特征的方法。...那么网络是怎么学习的呢？损失函数衡量的是目标输出与期望输出的差异。...想要最小化损失函数，，要算出损失函数关于每一层权值的导数，计算出我们想要的网络更新的方向，将反向一层一层地传播损失，然后更新每个过滤器的权值，这样它们就能按照最小化损失函数的梯度方向进行修改。...预测改进的两个方法： 可以用更多的图片 用自己的网络来扩充现有的预训练网络，即迁移学习（transfer learning）。
迁移学习主要解决的是将一些任务（source domain）上学到的知识迁移到另一些任务（target domain）上，以提升目标任务上的效果。...当目标任务有较充足的带标签样本时，迁移学习有多种实现方法。...整个模型端到端训练，其中使用了gradient reversal layer（GRL），即在反向传播的过程中将Discriminator的梯度加上负号用来更新Feature Extractor的参数，达到对抗学习的目的...因为source domain有label而target domain无label，因此target的分类实际上是在复用source domain的分类平面，如果target domain的特征没有考虑到...本文对两个分类器引入Maximize Discrepancy目标，让两个分类器产生的结果尽可能差异大，同时让feature generator生成的表示经过两个分类器后尽可能差异小，这也是一个对抗学习的过程
风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。 ?...实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同：定义了一个损失函数来指定想要实现的目标，并最大限度地减少这种损失。 知道自己想要实现的目标：在采用参考图像的样式的同时保留原始图像的内容。...流程： 设置一个网络，同时为风格参考图像，目标图像和生成图像计算VGG19图层激活函数值； 使用在这三个图像上计算的图层激活值来定义前面描述的损失函数，可以将其最小化以实现风格迁移； 设置梯度下降过程以最小化此损失函数...为了计算内容损失，只需要使用一个上层网络--block5_conv2网络层；计算风格损失，需要使用多个网络层：从底层网络到高层网络。最后加上变异损失。...另外，请注意运行此风格迁移算法很慢。但是，由设置操作的转换非常简单，只要有适当的训练数据，它就可以通过一个小型，快速的前馈卷积网络学习。
我们的方法趋向于使不匹配对的距离最小化，并同时使匹配对的距离最大化。我们有: ? 值得注意的是，使用误排序损失有两个优点。首先，误排序的损失完全适合 re-ID 问题。...其次，误排序损失不仅符合 re-ID 问题，它可能适合所有开放式问题。因此，使用误排序损失也可能有益于攻击者学习一般的和可迁移特征。...学习可迁移的攻击特征 正如已有文献所暗示的，对抗性样本是特征而不是 bug。因此，为了增强攻击者的可迁移性，需要提高攻击者的表示学习能力以提取对抗性扰动的一般特征。...表 1 攻击最新的 ReID 系统 攻击基于零件的 re-ID 系统。许多性能最佳的 re-ID 系统通过考虑零件对齐方式来学习局部和全局相似性。...在分析了我们学习到的噪声的优势之后，我们进一步可视化了噪声布局，以探索我们在 re-ID 中攻击的可解释性。不幸的是，单个图像无法提供直观的信息。
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