常见的做法是对这些成熟的模型框架进行微调、比如通过增删一些层、使用扩展的其它层以及一些不同的网络训练技巧等完成相应的图像分类任务。...全文集中在精度、速度和内存消耗这三个性能指标进行扩展，介绍不同的CNN分类方法，并探讨这些方法在这三个性能指标上的表现。此外，还可以看到对这些成熟的CNN方法进行各种修改以及修改后的性能表现。...类别平衡 在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。...针对这个问题，可以做一些事情来解决： 在损失函数中使用权重：对数据量小的类别在损失函数中添加更高的权重，使得对于该特定类别的任何未正确分类将导致损失函数输出非常高的错误。...在这个过程中遇到的问题是，选择什么样的模型进行迁移学习，保留哪些网络层、哪些网络部件需要重新训练，这都取决于你的数据集是什么样子。
假设一个简单的层计算公式为y =（Wx + b），则y对w的导数如下：dy = dWx。因此，x的值直接影响导数的值（当然，神经网络模型中的梯度的概念不是这么简单，但从理论上讲，x会影响导数）。...第二，BN层可以避免x的值经过非线性激活函数后达到饱和的现象。因此它可以确保激活后不会过高或者过低。这有助于减少对初始参数的依赖。 第三，BN层也可以是一种正则化方法，有助于最大程度的减少过拟合。...对于分类问题，有许多不同的评估方法。对于准确率，仅将正确预测的数据点数量除以总数据即可。这听起来很合理，但实际上，对于不平衡的数据问题，该数据并不足够。...应该选择合适的评价标准，例如精度，召回率，F1分数，AUC 对训练数据集进行重采样：除了使用不同的评价标准外，人们还可以应用技术来获取不同的数据集。...从不平衡集中创建平衡数据集的两种方法是欠采样和过采样，其方法是重复，bootstrap或SMOTE。 集成许多不同的模型：创建更多数据来泛化模型在实践中并不总是可行的。
以答案选择任务为例，从左至右，作者采用上下并行的双通道浅层CNN模型来分别学习输入的问题和答案的句子向量表达，然后经过相似度矩阵M计算相似度，全连接层和隐藏层进行特征整合和非线性变换，最后softmax...层来输出输入候选答案被预测为正确或者错误的概率。...，最终学习得到的向量经过全连接层和softmax层进行预测。...4.3 K-Max均值采样技术（K-Max Average Pooling，KMA） K-Max均值采样提出的背景： 卷积神经网络中的池化层，也称采样层，主流有两种方法：最大值采样 (max pooling...5.2 实验结果： 下面两个表格分别展示了LSF-SCNN模型与前人方法在QASent和WikiQA两个数据集上的效果对比，由此可见，LSF-SCNN模型相比于当前最好的方法，在MAP和MRR两个指标上
Decoder对缩小后的特征图像进行上采样，然后对上采样后的图像进行卷积处理，目的是完善物体的几何形状，弥补Encoder当中池化层将物体缩小造成的细节损失。...所以在这部分当中，Convolution+Pooling的主要作用从图像中获取信息。 Decoder阶段的处理是将特征层进行上采样，然后交给卷基层进行处理。...所以位于Decoder当中的卷积层的作用是对图像进行“填补”。 总结 Encoder对图像进行分析，弄清某一区域是什么物体，然后Decoder来寻找这个物体对应的是原图像当中的哪些像素点。...Pooling Indices在Decoder中使用，SegNet是一个对称网络，那么在Decoder中需要对特征图进行上采样的时候，我们就可以利用它对应的池化层的Pooling Indices来确定某个...SegNet网络结构 Unet及各种变体 Unet在生物医学图像处理中是非常著名的解决方案，它在全卷积层上构建模型，对其做了修改使得它能够在少量的训练图像数据上运行，得到了更加精确的分割。
12.深度学习常用方法 全连接DNN（相邻层相互连接、层内无连接）： AutoEncoder(尽可能还原输入)、Sparse Coding（在AE上加入L1规范）、RBM（解决概率问题）—–>特征探测器...——>栈式叠加 贪心训练 RBM—->DBN 解决全连接DNN的全连接问题—–>CNN 解决全连接DNN的无法对时间序列上变化进行建模的问题—–>RNN—解决时间轴上的梯度消失问题——->LSTM...—–>课并行学习 （4）局部权值共享—->在语音识别、图像处理方面有优势、更接近实际生物神经网络、降低网络复杂性、避免特征提取和分类过程中的数据重建复杂度 较一般神经网络在图像处理方面的优点：（1）...卷基层和pooling层的作用 卷积层：特征提取 子采样层/池化层：缩减输入数据的规模 17.CNN和DBN有什么区别 CNN是判别模型，DBN基于生成模型 CNN是局部连接，DBN是全连接 18...深度学习可以用来做预测，（此处可以撤一点DL做预测的一般过程），YouTube已经开始使用了，他的推荐系统由2个神经网络组成，一个用来生成后选视频列表（协同过滤算法），另一个对输入的视频列表进行打分排名
此外，许多数据本质上是连续的，在不同的分辨率下具有相同的语义，例如图像可以在任意分辨率下捕获，并具有相同的语义内容，音频可以在 16kHz 或 44.1kHz 采样，但人耳听起来仍然是相同的。...因此，为了构建一个通用的 CNN 架构，关键是开发一个分辨率不可知的卷积层，该卷积层能够以参数有效的方式对远程依赖关系进行建模。该研究入选 ICML 2022 。...CCNN 在序列 (1D)、视觉 (2D) 任务、以及不规则采样数据和测试时间分辨率变化的任务上超过 SOTA； 该研究对现有的 CCNN 方法提供了几种改进，使它们能够匹配当前 SOTA 方法，例如...该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...CCNN 通常比其他方法模型更小架构更简单。 然后是 2D 图像分类：通过单一架构，CCNN 可以匹配并超越更深的 CNN。 对 ND 进行远程依赖建模的重要性。
[深度思考]·探究训练集样本不平衡问题对CNN的影响与解决方法 首发于AI Insight ? 卷积神经网络（CNN）可以说是目前处理图像最有力的工具了。...而在机器学习分类问题中，样本不平衡又是一个经常遇到的问题。最近在使用CNN进行图片分类时，发现CNN对训练集样本不平衡问题很敏感。在网上搜索了一下，发现这篇文章对这个问题已经做了比较细致的探索。...之所以不选用效果更好的CNN网络，是因为我们的目的是在实验时训练很多次进行比较，而不是获得多么好的性能。而这个CNN网络因为比较浅，训练速度比较快，比较符合我们的要求。...四、过采样训练的结果 作者还实验了“过采样”（oversampling）这种平衡数据集的方法。这里的过采样方法是：对每一份数据集中比较少的类，直接复制其中的图片增大样本数量直至所有类别平衡。...再次训练，进行测试，结果为： ? 可以发现过采样的效果非常好，基本与平衡时候的表现一样了。 过采样前后效果对比，可以发现过采样效果非常好： ? 五、总结 CNN确实对训练样本中类别不平衡的问题很敏感。
此外，许多数据本质上是连续的，在不同的分辨率下具有相同的语义，例如图像可以在任意分辨率下捕获，并具有相同的语义内容，音频可以在 16kHz 或 44.1kHz 采样，但人耳听起来仍然是相同的。...因此，为了构建一个通用的 CNN 架构，关键是开发一个分辨率不可知的卷积层，该卷积层能够以参数有效的方式对远程依赖关系进行建模。该研究入选 ICML 2022 。...该研究对现有的 CCNN 方法提供了几种改进，使它们能够匹配当前 SOTA 方法，例如 S4。主要改进包括核生成器网络的初始化、卷积层修改以及 CNN 的整体结构。...该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...CCNN 通常比其他方法模型更小架构更简单。 然后是 2D 图像分类：通过单一架构，CCNN 可以匹配并超越更深的 CNN。 对 ND 进行远程依赖建模的重要性。
k个回归后的区域建议，并对得分区域进行非极大值抑制后输出得分Top-N【文中为300】区域，告诉检测网络应该注意哪些区域，本质上实现了Selective Search、EdgeBoxes等方法的功能。...即如何使24×24和1080×720的车辆同时在一个训练好的网络中都能正确识别？...，这两种方式都需要枚举图像或者滤波器size； 作者提出了一种叫Anchors金字塔的方法来解决多尺度多长宽比的问题，在RPN网络中对特征图滑窗时，对滑窗位置中心进行多尺度多长宽比的采样，并对多尺度多长宽比的...SGD mini-batch采样方式：同Fast R-CNN网络，采取”image-centric”方式采样，即采用层次采样，先对图像取样，再对anchors取样，同一图像的anchors共享计算和内存...的RoIs进行Pool操作提取的，所有size RoI共享回归参数，而在Faster R-CNN中，用来bounding-box回归所输入的特征是在特征图上相同的空间size【3×3】上提取的，为了解决不同尺度变化的问题
Hinton 在题主给的 视频 中重新分析了一下目前 CNN 的问题，主要集中在 Pooling 方面(我认为可以推广到下采样，因为现在很多 CNN 用卷积下采样代替 Pooling 层)。...CNN 同样强调对空间的 invariance，也就是对物体的平移之类的不敏感(物体不同的位置不影响它的识别)。...这当然极大地提高了识别正确率，但是对于移动的数据(比如 视频 )，或者我们需要检测物体具体的位置的时候，CNN 本身很难做，需要一些滑动窗口，或者 R-CNN 之类的方法，这些方法很反常(几乎肯定在生物学中不存在对应结构...其在 MNIST 上非常成功，识别率达到了新高，同时解决了 CNN 难以识别重叠图像等问题。...Hinton 估计有在 Capsule 基础上做无监督研究的意向，在之前的 [4] 中 Hinton 已经用 Capsule 实现了自编码器。 如何看待 Hinton 重新提出的 Capsule ?
之前的研究更多的关注于选取合适的特征，以将其用来对注意力程度进行分类。用于监视专注精神状态的现有技术方法主要与EEG频带中的特定频段有关。...在实验过程中，屏幕上会显示一个彩色的单词, 单词自身含义为其他颜色，要求受试者说出该单词的书写颜色是什么。...在所有表示形式中，均对采用率为256Hz的原始数据降采样3倍，从而得到171个采样点，长度为2s的数据。...在卷积层中，卷积核对输入进行卷积操作。这些输入会经过非线性变换，生成一个数值。通过在整个输入上滑动卷积核来重复此过程，从而生成多个相应的值（也叫特征图），最终将生成的特征图作为卷积层的输出。...观察结果表明，基于CNN的方法可以用于解决此问题。研究者提出的端到端Deep CNN对所有8位受试者正确地解码了70％以上的EEG试验。
将数据集D分为两类，{F1分对的数据}和{F1分错的数据}。 以较大概率取F1分错的数据，以较小概率取F1分对的数据，形成新的集合D2。 在D2中选取正确率最高的特征，用F2表示。...在D3中选取正确率最高的特征，用F3表示。循环，以此类推。 用各个特征的线性组合构建分类器。...目标识别与定位 单目标检测： multi-task，同时进行两个任务，分类和定位。 单目标检测和多目标检测的区别在于目标的不确定性。 多目标检测中，如何将卷积神经网络（CNN）用在目标检测上 ?...再者，该层对人脸区域进行了更多的监督，最后输出5个人脸关键点坐标。...卷积层的上采样（Upsampling），也叫反卷积（Deconvolution）或 转置卷积（Transpose Convolution） 考虑如下一个卷积层，输入特征图4*4，卷积核3*3，步长1，卷积后获得特征图维度为
按难易程度进行分类：从易到难*--->*** 一、易 1、图像语义分析学习（一）：图像语义分割的概念与原理以及常用的方法 定义，算法 应用：自动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、无人机应用（着陆点判断）...全连接层，卷积层，池化层，上采样，下采样 见2 （2）Dilated Convolutions：在去掉池化下采样操作的同时，而不降低网络的感受野 ?...CNN 网络中的后三层，都是一维的向量，计算方式不再采用卷积，所以丢失了二维信息，而 FCN 网络中，将这三层全部转化为 1*1 的卷积核所对应等同向量长度的多通道卷积层，使后三层也全部采用卷积计算，整个模型中...池化简单来说就是将输入图像切块 CNN 最终只输出一个结果：“这个图上是个啥”：不需要上采样 FCN 是像素级别的识别，也就是输入有多少像素，输出就要多少像素，像素之间完全映射，并且在输出图像上有信息标注...上下采样均需要 每一个卷积层，都包含了 [卷积 + 池化] 处理，这就是传说中的 “下采样”：图像的像素信息变小了 反卷积”，对第 5 层进行反卷积，可以将图像扩充至原来的大小， 称为 “上采样” 2.3Dilated
卷积层是通过一个可调参数的卷积核与上一层特征图进行滑动卷积运算，再加上一个偏置量得到一个净输出，然后调用激活函数得出卷积结果，通过对全图的滑动卷积运算输出新的特征图， ujl=i∈Mixijl-1*kijl...1.4 总结 CNN网络中前几层的卷积层参数量占比小，计算量占比大；而后面的全连接层正好相反，大部分CNN网络都具有这个特点。...因为下采样的存在，采样层的一个像素（神经元节点）对应的灵敏度δ对应于卷积层（上一层）的输出map的一块像素（采样窗口大小）。...为了有效计算层l的灵敏度，我们需要上采样upsample 这个下采样downsample层对应的灵敏度map（特征map中每个像素对应一个灵敏度，所以也组成一个map），这样才使得这个灵敏度map大小与卷积层的...实现方法如下：（1）创建占位符输入正确值；（2）计算交叉熵 2.3 模型检验 预测结果检验方法： 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
CNN在无监督学习上进展缓慢，这篇论文结合CNN在监督学习方面的成功经验，以及无监督学习的特点提出一类被称为深度卷积生成对抗网络（DCGANs）的模型，分别使用生成模型和判别模型，从物体物件到场景学习到一种层次的表征...这种形式允许更多的前层信息传输到后层上去。 生成模型，使用微步幅卷积（fractional strided）学习自己的空间上采样（upsampling）。...下采样（下采样（subsampled）或降采样（downsampled））：缩小图片，下采样原理：对于一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是...上采样（upsampling）或图像插值（interpolating）：对图像进行放大，图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。...批归一化进行了生成模型的初始化：生成的所有样本可能都在一个点上，造成生成模型崩溃，这是训练GAN经常遇到的失败现象。 使用DCGAN对图像进行修复。（进行反卷积） ?
等方法都属于这一类； 另外一类是对神经网络中连接相邻隐层神经元之间的边上的权重进行规范化操作，比如Weight Norm就属于这一类。...这个模型有一个可见的输入层和一个隐藏层——只是一个两层的神经网络，可以随机决定一个神经元应该打开还是关闭。节点跨层连接，但同一层的两个节点没有连接。 6、激活函数在神经网络中的作用是什么？...BN是一种通过对每一层的输入进行规范化，变为平均为0，标准差为1的正态分布，从而提高神经网络性能和稳定性的技术。 16、批量梯度下降和随机梯度下降的区别是什么?...池化层——池化是一种向下采样的操作，它降低了特征图的维数。 全连通层——该层出处类别或者回归的数值。 20、CNN的“池化”是什么?它是如何运作的? 池化用于减少CNN的空间维度。...它执行下采样操作来降低维数，并通过在输入矩阵上滑动一个过滤器矩阵来创建一个汇集的特征映射。 21、LSTM是如何工作的? 长-短期记忆(LSTM)是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系。
一、卷积神经网络的基本概念 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位...神经网络的训练方法也同Logistic类似，不过由于其多层性，还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则，专业名称为反向传播。关于训练算法，本文暂不涉及。...因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)。...四、卷积神经网络的训练 本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但形式上还是有些区别的，很显然在完成CNN...每张输入的人脸被表示为160维的向量，学习到的向量经过其他模型进行分类，在人脸验证试验上得到了97.45%的正确率，更进一步的，原作者改进了CNN，又得到了99.15%的正确率。
这种方法的结果没有语义标记，并且不清楚具体部分是什么。在早期图像分割方法中，基本上通过从图像像素本身提取低阶视觉特征来执行图像分割。这种方法不需要监督培训，甚至一些不需要培训。...[22]删除完全连接的层，使用Max-Pooling的上采样方法，并在每个池层输出两个特征映射，一个输出到下一层，一个直接在解码器中使用。对舞台进行上采样。...与基于区域的方法相比，FCN方法要快得多，因为计算可以在重叠的区域区域之间共享。由于网络架构中的下采样操作，所得到的输出映射是粗略的并且需要对原始图像大小进行上采样。...由表 4-1 可以看到本文提出的方法在测试集上取得了不错的分割效果，图像中的像素大致能够分类为正确的语义标签，对各类别的识别率也较高，具体在实验过程中涉及到参数的调整等，表格中展示的都是最好的结果。...不同的是，本节将采用特征融合的方法在 R-SegNet 网络结构的基础上通过跨层连接，将编码模块的特征信息融合到解码模块，网络结构如图 5-1 所示的.在实验中，为了证明 R-SegUnet 模型在遥感图像语义分割中的正确性及鲁棒性
SPPNet 此后MSRA的Kaiming He等人在R-CNN的基础上提出了SPPNet，该方法虽然还依赖候选框的生成，但将提取候选框特征向量的操作转移到卷积后的特征图上进行，将R-CNN中的多次卷积变为一次卷积...SPPNet引入了Spatial Pyramid pooling层，对卷积特征图像进行空间金字塔采样获得固定长度的输出，可对特征层任意长宽比和尺度区域进行特征提取。...为了检测不同尺度的目标，SSD对不同卷积层的特征图像进行滑窗扫描；在前面的卷积层输出的特征图像中检测小的目标，在后面的卷积层输出的特征图像中检测大的目标。...2.借鉴了Faster R-CNN中的Anchor boxes思想，在不同尺度的特征图上采样候选区域，一定程度上提升了检测的召回率以及小目标的检测效果。下图是SSD的原理： ?...FPN中预测是在每个融合后的特征层上单独进行的，这和常规的特征融合方式有所不同。
与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样...基于CNN的分割方法与FCN的比较 传统的基于CNN的分割方法：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测。这种方法有几个缺点： 一是存储开销很大。...它在下面的情况下可以更高效：让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到多个输出，这样的转化可以让我们在单个向前传播的过程中完成上述的操作。...其不足也很突出： – 得到的结果还不够精细 。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多，但是上采样的结果还是比较模糊和平滑，对图像中的细节不敏感。...–是对各个像素进行分类，没有充分考虑像素与像素之间的关系。忽略了在通常的基于像素分类的分割方法中使用的空间规整（spatial regularization）步骤，缺乏空间一致性。
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