今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...实际使用中，如果你们需要训练自己的图像，只需要把训练的文件夹按照规定的顺序替换成你们自己的图片即可。...具体每一层的Shape参考下图： 数据集说明 为了模型测试的训练速度考虑，图像数据集主要节选了一小部分的OCR字符（X、Y、Z），数据集的特征如下： · 分类数量：3 classes 【X...我们在会话中运行多个线程，并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作，并限制队列容量，主线程可以利用队列中的数据进行训练，另一个线程进行本地文件的IO读取，这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的，...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。
目前提高CNN精度的方法，主要是通过任意增加CNN深度或宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估。 以固定的资源成本开发，然后按比例放大，以便在获得更多资源时实现更好的准确性。...（91.7％），Flower（98.8％）和其他3个迁移学习数据集上，也能很好地传输和实现最先进的精度。...与流行的ResNet-50相比，另一款EfficientNet-B4使用了类似的FLOPS，同时将ResNet-50的最高精度从76.3％提高到82.6％。...不仅局限于ImageNet EfficientNets在ImageNet上的良好表现，让谷歌的科学家希望将其应用于更广泛的网络中，造福更多的人。...在8个广泛使用的迁移学习数据集上测试之后，EfficientNet在其中的5个网络实现了最先进的精度。
但缺点也是明显的： 1、大规模采用这样的方法会增加训练复杂性、加大计算成本； 2、无法根据模型或数据集大小调整正则化强度。 于是乎，谷歌大脑团队又提出了一种数据增强的方法——RandAugment。...研究人员较为关注的数据集包括：CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、ImageNet以及COCO。 这样就可以与之前的工作做比较，证明RandAugment在数据增强方面的优势。...图(c)表示Wide-ResNet-28-10的三种训练集大小（1K，4K和10K）在各种失真幅度上的准确性。 图(d)在8个训练集大小上的最佳失真幅度。 ?...△在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN(core set)和SVHN上的测试精度(％)。 其中，baseline是默认的数据增强方法。...特别是希望更好地了解数据集或任务是否/何时可能需要单独的搜索阶段才能获得最佳性能。 最后，研究人员还抛出了一个悬而未决的问题： 如何针对给定的任务定制一组转换，进一步提高给定模型的预测性能。
在人工创建的具有不同不平衡因子的长尾CIFAR-100数据集中，每类训练样本的个数 上面显示了每个类具有不同不平衡因素的图像数量。 4.2....CIFAR 数据集 ResNet-32在长尾CIFAR-10和CIFAR-100测试集上用不同的损失函数训练的分类错误率 loss类型的超参数搜索空间为{softmax, sigmoid, focal...在CIFAR-10上，最佳的β一致为0.9999。但在CIFAR-100上，不同不平衡因子的数据集往往有不同且较小的最优β。...大规模数据集 在所有数据集验证集上，使用不同损失函数训练的大规模数据集上的Top-1和Top-5分类错误率 使用了类平衡的Focal Loss，因为它具有更大的灵活性，并且发现β = 0.999...和γ = 0.5在所有数据集上都获得了合理的良好的性能。
例如，在ImageNet数据集上，使用具有50层的ResNet，对于top-1精度，本文方法可以比ResNet提高1.19％，而另一种配置则提高约2％。重要的是，无需增加模型复杂性即可获得这些改进。...我们成功在ImageNet数据集上训练了404层网络的模型，在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上训练了3002层网络的模型，而原始的残差网络在达到上述层数的时候已经无法收敛。...实验结果 我们在6个数据集上进行了实验，使用IResNet模块，可以训练更深层的网络模型，而且相对原始方案，在相同深度时，iResNet的精度也更高。...随着层数增多，iResNet网络的精度持续提高。 在视频动作识别人中中使用iResNet也明显改进了结果： ? 在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上，不同深度网络的表现： ?...在COCO目标检测数据集利用SSD检测方法，将iResNet作为backbone训练结果显示，同样取得了精度提升。 ? iResNet与其他知名图像分类算法在ImageNet数据集上的比较： ?
在模型扩展方面的操作通常是任意增加 CNN 的深度或宽度，或者在更大输入图像分辨率上进行训练和评估。虽然这些方法确实提高模型了准确性，但它们通常需要繁琐的手工调整，而且还不一定能找到最优的结构。...与广泛使用的 ResNet-50 相比，EfficientNet-B4 在保持相同 FLOPS 开销情况下，将 Top-1 的精度从ResNet-50 的 76.3％ 提高到 82.6％（+ 6.3％）...尽管 EfficientNets 在 ImageNet 上表现较好，但为了验证它的泛化能力，也应该在其他数据集上进行测试。...为了评估这一点，作者在八个广泛使用的迁移学习数据集上测试了EfficientNets。...EfficientNets 在 8 个数据集中的 5 个中实现了 SOTA 的精度，例如 CIFAR-100（91.7％）和 Flowers（98.8％），模型参数减少了一个数量级（减少了21倍），这表明
安装了 Titan RTX 测试台上的实验表明，在 ImageNet 和 COCO2017 这样相对较大的数据集上，TensorFlow 和 PyTorch 的训练速度可能比 MXNet 略快。...以下为所有的设置步骤和实验环境，我们将 CV 任务的结果细节呈现如下： 4.1 实验 1：在 CIFAR-10 数据集上进行 RESNET-50 推理、训练 设置： 实验：ResNet-50 推理 框架...图 4.4.1：所有的推理速度 在 ResNet50 的测试中，TensorFlow 获得了最佳推理速度，MXNet 在 VGG-16 推理测试中速度是最快的，PyTorch 在 Faster-RCNN...TensorFlow 在 Word2Vec 训练中的 GPU 利用率比其他框架高得多。PyTorch 在 GNMT 训练中的 GPU 使用率最高，而在 NCF 训练中最低。 ?...RTX，这可能会节省我多卡配置的空间，减少多卡通信时间，让我在深度学习任务上相对轻松地训练一个相对大型的数据集。
虽然这些方法确实提高了准确率，但是通常需要繁琐的手动调整，而且经常不能获得最优的性能。...在同等算力的条件下，EfficientNet也有更好的表现。与ResNet-50相比，EfficientNet-B4的准确率为82.6%，比ResNet-50的76.3%高出6.3个百分点。 ?...EfficientNets不仅在ImageNet上表现良好，迁移到其他数据集上也有优秀的表现。...为了评估这一点，谷歌在8个广泛使用的迁移学习数据集上测试了EfficientNets，其中5个实现了最先进的准确度。...它在CIFAR-100上准确度为91.7％，在Flowers上为98.8％，同时参数减少了21倍。 ?
本文使用搜索算法, 搜索使神经网络在目标数据集上获得了最高的验证集精度的最佳策略, 在没有额外数据的条件下实现了CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN和ImageNet上state-of-the-art...本文在TensorFlow [60]中实现Wide-ResNet-28-10 [56]，Shake-Shake [58]和ShakeDrop [59]模型，并为使用基线增强的模型找到了令其验证集精度最优的权重衰减和学习率超参数...CIFAR-100 Results 本文还使用与CIFAR-10相同的AutoAugment策略训练CIFAR-100上的模型; 结果显示在表2中。...图1可视化了SVHN样本中的五个最优子策略。 在搜索结束后，作者把5个最优策略链接起来，并将它们应用于在SVHN上表现良好的使用标准数据增强策略的训练模型上。...作者将训练集和验证集合并, 使用所选的超参数再次进行了训练。实验表明, 应用ImageNet上获得的策略可以显著提高所有FGVC数据集的泛化精度。
iNaturalist 和ILSVRC是天然的类别不平衡数据集。 在人工创建的具有不同不平衡因子的长尾CIFAR-100数据集中，每类训练样本的个数。...4.2 CIFAR 数据集 ResNet-32在长尾CIFAR-10和CIFAR-100测试集上用不同的损失函数训练的分类错误率 loss类型的超参数搜索空间为{softmax, sigmoid, focal...在CIFAR-10上，最佳的β一致为0.9999。但在CIFAR-100上，不同不平衡因子的数据集往往有不同且较小的最优β。...4.3 大规模数据集 在所有数据集验证集上，使用不同损失函数训练的大规模数据集上的Top-1和Top-5分类错误率 使用了类平衡的Focal Loss，因为它具有更大的灵活性，并且发现β = 0.999...和γ = 0.5在所有数据集上都获得了合理的良好的性能。
这一问题在深度学习系统中造成了一种功能差距，驱使着我们创建新型的 DDL 软件，以使在高性能和高精确度的大规模神经网络和数据集上运行流行的开源代码（比如 Tensorflow、Caffe、Torch 和...基本来讲，更智能更快的 GPU 需要更好的通信方式，否则它们就无法同步，并花费绝大多数时间等待彼此的结果。因此，你不会从学习更快的 GPU 中获得加速。...FAIR 使用了一个较小的深度学习模型 ResNet-50，和一个较小的大约 130 万张图像的数据集 ImageNet-1K；二者降低了计算复杂度，并使用较大的 8192 的批量大小；最终，通过 Caffe2...我们期望，通过 DDL 在 AI 社区中的普及，我们将看到更多更高精度的运行，因为其他人在 AI 建模训练中利用了集群的力量。 论文：PowerAI DDL ?...该通信算法以函数库的形式实现，因此它十分易于使用。该软件库已经集成到 TensorFlow、Caffe 和 Torch 中。
也就是说，ResNets可以通过仅训练批标准化层的gamma（γ）和beta（β）参数在CIFAR-10数据集中获得不错的结果。...从数字上讲，我使用ResNet-50、101和152架构获得了45％，52％和50％的Top-1精度，这远非完美，但也并非无效。 在下文中，我概述了批标准化概念以及其常见解释。...在我的代码中，我使用Tensorflow 2和我自己选择的超参数来尽可能短地重新复现了论文中的主要实验。...更详细地，我测试了以下命题： ResNet模型中，除了批标准化层的参数所有其他权重已经被锁定的情况下，模型仍然可以在CIFAR-10数据集上训练处良好的结果。...在我们有限的训练过程中，这过于对称所以无法通过梯度下降进行训练。而是按照论文中的建议，使用“ he_normal”初始化。为此，我们在训练之前手动重新初始化“批标准化”的权重。
2018 年 7 月，腾讯机智机器学习平台团队在 ImageNet 数据集上仅用 4 分钟训练好 AlexNet、6.6 分钟训练好 ResNet-50；11 月，索尼刷新在 ImageNet 数据集上训练...研究者使用该方法在 512 个 GPU 上训练 ImageNet/AlexNet，获得了 410.2 的加速比，在 1.5 分钟内完成了 95-epoch 的训练，超过已有方法。...因此出现了很多分布式 DNN 系统（如 TensorFlow 和 PyTorch）可以通过数据并行策略在集群上进行并行化 DNN 训练，即一个模型在所有 GPU 上同时运行，但它们处理的是不同部分的训练数据...为评估系统性能，研究者在 ImageNet-1K 数据集上对两个经典 DNN（AlexNet 和 ResNet-50）的训练时间进行评估。该数据集包含超过 120 万张标注图像和 1000 个类别。...在两种集群中，每台物理机器都配备 8 个 GPU，同一台机器中的所有 GPU 通过 PCIe 连接，集群中的所有机器通过 56Gbps InfiniBand 连接，这些机器共享分布式文件系统，用于训练数据集管理
该操作对输入特征进行了缩放和移位，其作用类似于归一化，使训练性能在小数据集上更加稳定。 SOPE的整个流程可以表述如下。 这里的α和β为可学习参数，分别初始化为1和0。...它极大地减少了在小型数据集上从头开始训练时的性能差距，并且比标准 CNN 收敛得更快。还使用了与来自 SENet 的 SE 模块类似的机制。 Xc、Xp 分别表示类标记和补丁标记。...在缺乏训练数据的情况下，每个通道组的表征都太弱而无法识别。 在HI-MHSA中，每个d维令牌，包括类令牌，将被重塑为h部分。每个部分包含d个通道，其中d =d×h。...需要说明的是：论文和模型的重点是在小数据集上从零开始训练。 结果展示 1、DomainNet & ImageNet-1K 在DomainNet上，DHVT表现出比标准ResNet-50更好的结果。...当采用这三种修改时，获得了+13.26的精度增益，成功地弥合了与CNN的性能差距。 4、可视化 不同的head令牌在不同的补丁上激活 作者：Sik-Ho Tsang
编译 | 老张 发布 | ATYUN订阅号 卷积神经网络（CNN）通常以固定的资源成本开发，然后进行缩放，以便在获得更多资源时得到更好的精度。...传统的模型缩放方法是任意增加CNN的深度或宽度，或者使用较大的输入图像分辨率进行训练和评估。虽然这些方法确实提高了精度，但它们通常需要繁琐的手动调优，而且常常会产生次优性能。...如果我们能找到一种更有原则的方法来缩放CNN，以获得更好的精度和效率，那将会怎样呢？ 与任意缩放网络尺寸的传统方法（例如宽度，深度和分辨率）不同，该方法使用固定的缩放系数集合均匀地缩放每个维度。...模型大小与精度的比较 尽管EfficientNets在ImageNet上表现良好，但它们也应该迁移到其他数据集。为了评估这一点，我们在八个广泛使用的转移学习数据集上测试了EfficientNets。...EfficientNets在8个数据集中的5个中实现了最先进的精度，例如CIFAR-100（91.7％）和Flowers（98.8％），参数减少了一个数量级（参数减少了21倍），这表明我们的EfficientNets
在商业化深度学习应用纷纷落地的今天，用户的既有算力储备正受到前所未有的挑战。 传统上，大多数深度学习应用在其训练和推理工作负载中多采用32位浮点精度（FP32）。...高精度数据格式固然能带来更精确的结果，但囿于系统内存带宽等限制，深度学习在执行操作时，往往易陷入内存瓶颈而影响计算效率。...图一 不同数据格式对内存利用率的影响 近年来已有众多研究和实践表明，以较低精度的数据格式进行深度学习训练和推理，并不会对结果的准确性带来太多影响[2]，而低精度数据格式带来的优势，也不仅在于提升内存利用效率...“工程车（数据量）”，当不同规格工程车的装载量（即精度）上的差别对结果几乎不会有什么实质影响时，新的指令集无疑能使计算效率获得大幅提升。...据实测：与FP32相比，使用BF16加速后ResNet-50的训练性能提升1.64倍，DLRM的训练性能提升1.4倍，ResNeXt-101 32x4d的训练性能也提升1.6倍[6]。
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