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在CNN训练中跳过反向传播，以便在Caffe中更快地训练

，这是一种称为网络剪枝（Network Pruning）的技术。网络剪枝通过去除神经网络中冗余的连接和参数，以减少模型的复杂度和计算量，从而提高训练和推理的效率。

网络剪枝的优势包括：

  1. 加速训练速度：通过减少网络中的连接和参数数量，可以减少计算量和内存消耗，从而加快训练速度。
  2. 减少模型大小：剪枝后的模型更加紧凑，占用更少的存储空间，方便部署和传输。
  3. 提高推理速度：剪枝后的模型具有更少的计算量，可以在推理阶段更快地进行预测和推断。

网络剪枝的应用场景包括：

  1. 边缘设备：在资源受限的边缘设备上，通过剪枝可以减少计算和存储需求，提高设备的响应速度和能效。
  2. 移动端应用：在移动应用中，剪枝可以减少模型的大小，减少网络传输的数据量，提高应用的响应速度和用户体验。
  3. 云端推理：在云端进行大规模的推理任务时，剪枝可以减少计算资源的需求，提高推理的效率和吞吐量。

腾讯云相关产品中，推荐使用的是腾讯云AI加速器（AI Accelerator）和腾讯云AI推理（AI Inference）服务。腾讯云AI加速器提供了高性能的硬件加速器，可以加速神经网络的训练和推理任务。腾讯云AI推理服务提供了灵活的推理引擎和API接口，可以快速部署和调用剪枝后的模型进行推理。

更多关于腾讯云AI加速器和AI推理服务的信息，请访问以下链接：

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新年福利 | 2019深度学习工具汇总

并且在Caffe设计时，很多函数和类都提前设计好了，在执行的过程中是不可以修改其结构，否则将无法调用其中的函数，导致网络训练的失败。...，首先计算前向传播，在改过过程中Layers接受上一层的输出数据作为本次的输入数据，最后通过内部 的计算进行输出。...3）前向传播后，由于得到的结果与期望相差较大，通过之前提及到的反向传播来进行计算去调整网络的参数值，以达到最 优值，并且在反向传播计算时，Layers会把每次计算的梯度值存放在该层中。...有兴趣的可以试试Caffe2框架 ? Caffe优势 Caffe作为一个开源的框架，其表达式的结构得到很多研究学者的喜爱，因为其可以鼓励更过的人去进行创新、修改完善及实际应用。...而且在Caffe应用中可以使用CPU中央处理器和GPU图形图像处理器进行学习，而且两个处理器可以来回切换，只要通过在GPU机器上设置一个指令就可以，而且GPU的使用在普遍增加，因为其可以给予网络的训练速度

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业界 | Caffe2新增RNN支持，Facebook全面转向神经机器翻译

在 Caffe2 RNN 中，最突出的亮点是几乎零开销的 RNN 引擎，它不仅可执行任意 RNN 单元且难以置信地灵活，还可以进行束搜索；Caffe2 RNN 还允许每块 GPU 使用大批量数据进行训练...它可以在序列长度已知的情况下通过时间反向传播来使用。另外，循环网络也成为了图形的一部分，这可以让全局神经网络执行器 DAGNet 找到最佳的 RNN 并行执行方式。...该网络可以考虑到源语言句子的上下文和已经生成的所有内容，以创建更准确、流畅的译文。该网络允许长距调序，正如在英语和土耳其语翻译中遇到的那样。...对于训练，我们实现了记忆优化，如 blob 循环（blob recycling）和 blob 再计算（blob recomputation），帮助我们训练更大规模的数据，更快地完成训练。...我们利用 RNN 抽象在 Caffe2 中的泛化性能来实现束搜索，将其作为单一前向网络计算，以获得快速高效的推断。

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原创译文 | 为网络新人而准备——七步理解深度学习

视频是很简洁的，例子是很清晰的，并且提供了从数学的视角来看在反向传播的过程中到底发生了什么。一会儿会更多。...第三步：反向传播和梯度下降 神经网络包括现代深度构架重要的一部分是反向传播算法的错误，使用离输入更近的神经元通过网络更新权重。非常坦率的说，这就是神经网络继承他们”力量“（缺乏更好的术语）的地方。...反向传播和一个随后分布式的最小化权重的优化方法，为了最小化损失函数。在深度学习中一个常见的优化方法是梯度下降。 首先，看看这些斯图加特大学Marc Toussaint 写的关于梯度下降的介绍笔记。...我写关于TensorFlow的文章是在刚出来的时候TensorFlow Disappoints – Google Deep Learning Falls Shallow，这个标题暗示着比在实际中更失望；...如果你安装了Caffe，对于上一个教程的替代，执行Caffe中的卷积神经网络分类MNIST数据集图片。 这里是一个粗略等同于Caffe 的练习Theano tutorial.

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Facebook 发布 Detectron2：基于 PyTorch 的新一代目标检测工具

Detectron 是 FAIR 在 2018 年初公开的目标检测平台，包含了大量业内最具代表性的目标检测、图像分割、关键点检测算法，该框架主要基于 python 和 caffe2 实现，开源项目已获得了超...Detectron2 的新特性 基于 PyTorch 框架 ：与 Detectron 在 Caffe2 中实现不同，Detectron2 则基于 PyTorch 实现。...模块化、可扩展设计： 在 Detectron2 中，引入了模块化设计，用户可以将自定义模块插入目标检测系统的任意部分。...新模型和新功能： Detectron2 包括原始 Detectron 中的所有模型，例如 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet 和 DensePose。...速度和可扩展性： 通过将整个训练 pipeline 移至 GPU，能够使 Detectron2 比原来的 Detectron 更快，而且可以更加方便在各种标准型号下进行 GPU 服务器的分布式训练，从而轻松扩展训练数据集

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深度学习入门基础

这些序列比较长，且长度不一，比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练。 4、BP，反向传播算法。...三、神经网络的训练一般采用反向传播算法+梯度下降法。 反向传播算法从复合函数求导的链式法则导出，因为神经网络是一个多层的复合函数。...tanh函数的输出值以0为中心，位于(-1,+1)区间，相比sigmoid函数训练时收敛速度更快，但它还是饱和函数，存在梯度消失问题。...在Caffe中，激活函数是一个单独的层，把它和全连接层，卷据层拆开的好处是更为灵活，便于代码复用和组合。...训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。核心：一个共享权重的多层复合函数。 权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。

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Caffe的框架

Blob Blob主要用来表示网络中的数据，包括训练数据，网络各层自身的参数，网络之间传递的数据都是通过Blob来实现的，同时Blob数据也支持在CPU与GPU上存储，能够在两者之间做同步。...Layer Layer是对神经网络中各种层的一个抽象，包括卷积层和下采样层，还有全连接层和各种激活函数层等等。同时每种Layer都实现了前向传播和反向传播，并通过Blob来传递数据。...Blob Blob是用于存储数据的对象，在Caffe中各种数据(图像输入、模型参数)都是以Blob的形式在网络中传输的，Blob提供统一的存储操作接口，可用来保存训练数据、模型参数等，同时Blob还能在...Net Net是一个完整的深度网络，包含输入层、隐藏层、输出层，在Caffe中一般是一个卷积神经网络(Convolution Neural Networ，CNN)。...另一个接口是训练过程中每一轮特定状态下的可注入的一些回调函数，在代码中这个回调点的直接使用者就是多GPU训练算法。

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深度学习的57个名词解释及相关论文资料

七、Alexnet Alexnet 是一种卷积神经网络架构的名字，这种架构曾在 2012 年 ILSVRC 挑战赛中以巨大优势获胜，它使导致人们重新关注对用于图像识别的卷积神经网络（CNN）。...十、反向传播（Backpropagation） 反向传播是一种在神经网络中用来有效地计算梯度的算法，或称为前馈计算图（feedforwardcomputational graph）。...在视觉任务和卷积神经网络模型中，Caffe应用较多。...在深度神经网络中，梯度可能会在反向传播过程中爆炸，导致数字溢出。解决梯度爆炸的一个常见技术是梯度裁剪（Gradient Clipping）。...因为这些小梯度会在反向传播中相乘，它们往往在这些层中传播时「消失」，从而让网络无法学习长程依赖。

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【AI杂谈】从一篇参考文献比正文还长的文章，杂谈深度学习综述

第一节简单介绍了什么是神经网络，神经网络的几个重要历史节点（1960年代的启蒙，1980年代反向传播被用于训练模型，2009年后开始逐渐在各类比赛中崭露头角等）。 ?...提到了早期的无监督学习和有监督学习，在没有反向传播算法之前，实际上主流是采用无监督学习的方案，winner-take-all算法是很常见的。 第二节扯了没什么卵用的东西。...在这个网络中已经出现了现代卷积神经网络的基本轮廓，卷积和下采样，公众号之前也解读过的。 5.5节讲述了反向传播机制的诞生，及其在神经网络训练中的应用。...正式的出现是在1981年，从此反向传播成为了神经网络的标配训练机制。...2.2 模型架构 这一块包含的东西也特别多（其实可以包含在理论中），深度学习在各大领域都有不同的模型，比如图像领域常见的CNN，语音和NLP领域常见的RNN，LSTM，GAN。

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GitHub趋势榜第一：超强PyTorch目标检测库Detectron2，训练更快，支持更多任务

首先，Detectron2比起初代，最明显的变化是： 基于PyTorch了，初代还是在Caffe2里实现的。 团队说，PyTorch有直观的指令式编程，这样就能更快地迭代模型设计和实验。...Detectron2是在PyTorch里从零开始写成的，团队希望这种做法，能让用户享受PyTorch做深度学习的思路。社区更活跃的话，PyTorch也会变得更好。 ? 第二个变化，是模块化了。...速度快 博客提到，由于把整个训练pipeline移到了GPU上，二代比初代更快了，在许多模型上都是如此。分布式训练，让几台GPU一起跑的话，还可以把训练规模扩张到更大的数据集上。...这样就跳过了GPU预热时间。结果如下： ? 肉眼可见的加速。 注意，对于R-CNN这类模型，一个模型的吞吐量会随着训练的进行而变化，这取决于模型的预测。...传送门 总之，训练起来更顺滑了，支持的任务也广泛了，快点用起来吧： ?

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Caffe源码直播

2.Caffe代码结构 2.1 总体概述 典型的神经网络是层次结构，每一层会完成不同的运算(可以简单理解为有不同的功能)，运算的层叠完成前向传播运算，“比对标准答案”之后得到“差距(loss)”，还需要通过反向传播来求得修正...所以caffe也定义了环环相扣的类，来更好地完成上述的过程。我们看到这里一定涉及数据，网络层，网络结构，最优化网络几个部分，在caffe中同样是这样一个想法，caffe的源码目录结构如下。 ?...输入统一都是 bottom,输出为top,其中Backward里面有个propagate_down参数, 用来表示该Layer是否反向传播参数。...Forward的重载,只是输入层的blob以string的格式传入。 Backward()对整个网络进行反向传播。 Reshape()用于改变每层的尺寸。...最后当进行整个网络训练过程（即运行Caffe训练模型）的时 候，会运行caffe.cpp中的train( )函数，而这个train函数实际上是实 例化一个Solver对象，初始化后调用了Solver中的

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关于深度学习，这57个专业术语，你必须得知道

反向传播（Backpropagation） 反向传播是一种在神经网络中用来有效地计算梯度的算法，或更一般而言，是一种前馈计算图（feedforward computational graph）。...在视觉任务和卷积神经网络模型中，Caffe 格外受欢迎且性能优异 ....在深度神经网络中，梯度可能会在反向传播过程中爆炸，导致数字溢出。解决梯度爆炸的一个常见技术是执行梯度裁剪（Gradient Clipping）。...梯度通常使用反向传播算法计算。在实际应用中，人们使用微小批量版本的 SGD，其中的参数更新基于批案例而非单个案例进行执行，这能增加计算效率。...因为这些小梯度会在反向传播中相乘，它们往往在这些层中传播时「消失」，从而让网络无法学习长程依赖。

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揭秘 TensorFlow：Google 开源到底开的是什么？

对于神经网络来说，标准的训练算法就是反向传播算法BackPropagation。从数学上来说就是使用（随机）梯度下降算法，求Loss Function对每个参数的梯度。...反向传播算法也可以看成错误不断往前传播的过程。...而反向传播算法就比较复杂了，所以现在有很多深度学习的开源框架来帮助我们把深度学习用到实际的系统中。 我们可以从以下几个不同的角度来分类这些开源的深度学习框架。...而且目前大部分的机器学习方法包括深度学习，都必须假设训练数据和测试数据是相同（或者类似）的分布的。所以在实际的应用中，我们需要做很多数据相关的预处理工作。...而Caffe更多的是用在图像识别，它实现了CNN，因为这个模型在图像识别上效果非常好。 框架vs库 大部分开源的深度学习工具把整个模型都封装好了，我们只需要指定一些参数就行了。

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专访 | MATLAB更新R2017b：转换CUDA代码极大提升推断速度

但直接从 Caffe 中导入模型又会产生一个疑惑，即如果我们在 Python 环境下使用 Caffe 构建了一个模型，那么导入 MATLAB 是不是需要转写代码，会不会需要做一些额外的工作以完成导入？...对此，陈建平解答到：「假设我们使用 Python 和 Caffe 完成了一个模型，并保存以 Caffe 格式，那么 Caffe Model Importer 会直接从保存的 Caffe 格式中读取模型。...陈建平解释说：「MATLAB 选择 Caffe 其实是有很多历史原因的，因为 Caffe 在 CNN 上做得非常好，传统上它在图像方面就是一个非常优秀的框架，从这个角度我们优先选择了 Caffe 作为支持的深度学习框架...因为目前的深度模型都有非常多的参数和层级，每一次正向或反向传播都拥有海量的矩阵运算，所以这就要求 MATLAB 能高效地执行并行运算。...在模型训练中，另外一个比较重要的部分就是可视化，我们需要可视化整个训练过程中的模型准确度、训练损失、验证损失、收敛情况等信息。

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OpenCV+深度学习预训练模型，简单搞定图像识别 | 教程

OpenCV 3.3中的深度学习 自OpenCV 3.1版以来，dnn模块一直是opencv_contrib库的一部分，在3.3版中，它被提到了主仓库中。...用OpenCV和深度学习给图像分类 接下来，我们来学习如何用Python、OpenCV和一个预训练过的Caffe模型来进行图像识别。...我们在创建参数之后，将它们解析并存在一个变量args中，供稍后使用。...然后从磁盘加载我们的模型： 我们用cv2.dnn.readNetFromCaffe来加载Caffe模型定义prototxt，以及预训练模型。...接下来，我们以blob为输入，在神经网络中完成一次正向传播： 请注意：我们不是在训练CNN，而是在使用预训练模型，因此只需要将blob从网络中传递过去，来获取结果，不需要反向传播。

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各种编程语言的深度学习库整理

训练过程采用反向传播算法（BP算法）。 4、MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。...2、SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。 3、NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。...Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。...训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。...2、deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。

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机器学习者必知的 5 种深度学习框架

对于正向传播，我计算预测和损失; 对于反向传播，我计算梯度。然后我编译一个函数，根据数据和权重计算损失，得分和梯度。最后，我多次运行这个函数来训练网络。 3....然后我计算正向传播过程中的预测和损失，并在反向传播过程中手动计算梯度。我也为每个权重设置梯度下降步长。最后，我通过多次运行该功能来训练网络。 4.  ...在函数内部，我计算前向传播中的预测和损失，以及反向传播中的梯度。最后，我反复将该回溯函数传递给优化器进行优化。 5.  ...我们在扩展名为.prototxt的配置文件中定义求解器参数。 4. 训练模型：一旦我们准备好模型和求解器，我们就通过从终端调用caffe binary（咖啡因）来训练模型。...训练好模型后，我们将在一个扩展名为.caffemodel的文件中获得训练好的模型。 我不会为Caffe做代码展示，但是您可以在 Caffe 的主页上查看一个教程。

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