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如何在局部或全局保存训练好的神经网络权重？

在局部或全局保存训练好的神经网络权重有多种方法。以下是几种常见的保存权重的方式：

局部保存：通过将神经网络的权重参数保存在本地文件系统或数据库中，以便稍后使用。一般来说，保存为文件的形式更常见。例如，在Python中，可以使用pickle库将权重保存为二进制文件，或使用JSON格式将权重保存为文本文件。局部保存的优势是方便、快速，并且可以直接在本地进行存取。
全局保存：在分布式系统或云计算环境中，可以将训练好的神经网络权重保存在分布式文件系统或对象存储中。常见的分布式文件系统如Hadoop的HDFS、GlusterFS等，而对象存储则包括腾讯云的对象存储（COS）、亚马逊S3等。全局保存的优势是可以实现分布式训练和部署，并且提供了高可靠性和可扩展性。
模型保存：除了保存权重外，还可以将整个模型（包括权重、网络结构和优化器参数等）保存起来。这种方式可以方便地恢复整个神经网络，而不仅仅是权重。常见的模型保存格式包括TensorFlow的SavedModel、PyTorch的.pth文件等。腾讯云提供的相关产品有ModelArts模型仓库，可以用于管理和部署模型。
云原生解决方案：对于云原生应用，可以使用容器镜像或服务器镜像来保存训练好的神经网络权重。将权重保存在镜像中，可以方便地部署到不同的云服务器上，并且保证了一致性和可移植性。

总的来说，保存训练好的神经网络权重的方式取决于应用场景和需求。无论是局部保存还是全局保存，都需要考虑数据安全性和可靠性。腾讯云提供的相关产品如对象存储（COS）、ModelArts模型仓库等可以帮助用户方便地管理和部署训练好的神经网络权重。更多详情，请参考腾讯云官网相关产品介绍：https://cloud.tencent.com/product

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这几个库都在底层实现了基本的神经网络单元和高度优化的线性代数库，可以用于处理点积，以支持高效的神经网络矩阵乘法运算。我们以简单的异或问题为例，看看如何用Keras来训练这个网络。...lr是学习速率，与每个权重的误差的导数结合使用，数值越大模型的学习速度越快，但可能会使模型无法找到全局极小值，数值越小越精确，但会增加训练时间，并使模型更容易陷入局部极小值。...它从样本中“学会”了什么是异或！这就是神经网络的神奇之处。...接下来展示了如何保存这个异或模型: import h5py model_structure = model.to_json()　　#　用Keras的辅助方法将网络结构导出为JSON blob类型以备后用...", "w") as json_file: json_file.write(model_structure) model.save_weights("basic_weights.h5")　　#　训练好的权重必须被单独保存

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但是，它没有使用全局平均池化输出和全连接层输出之间的权重，而是采用梯度作为权重来组合不同的特征图。与CAM相比，Grad-CAM不需要GNN模型在最终的全连接层之前采用全局平均池化层。...由于数据集中的所有边都共享相同的预测器，因此解释可以提供对训练好的GNN的全局理解。 3）GraphMask GraphMask[52]是一种事后解释GNN各层中边重要性的方法。...因此，它不会受到 "introduced evidence "问题的困扰，但可能缺乏全局性的理解，而停留在局部最优解释上。...训练后，它进一步应用前述基于扰动的方法，如生成软掩码或Gumbel-Softmax掩码来解释预测结果。...对于每一步，生成器都会预测如何在当前图中增加一条边。然后将生成的图输入到训练好的GNN中，通过策略梯度获得反馈来训练生成器。此外，还加入了一些图规则，以鼓励解释既有效又能被人类理解。

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放弃反向传播后，Geoffrey Hinton参与的前向梯度学习重磅研究来了

我们知道，在人工智能领域里，反向传播是个最基本的概念。反向传播（Backpropagation，BP）是一种与最优化方法（如梯度下降）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。...尽管人工神经网络最初受到生物神经元的启发，但反向传播一直被认为不符合生物学机理，因为大脑不会形成对称的反向连接或执行同步计算。...对于分类等标准任务的损失，模型需要输入的全局视图来做出决策。标准架构通过在最终分类层之前执行全局平均池化层，来获得此全局视图。...该研究通过实验发现这种局部归一化在对比学习中表现更好，并且与监督学习中的层归一化大致相同。局部归一化在生物学上也更合理，因为它不执行全局通信。通常，归一化层放置在线性层之后。...局部活动扰动前向梯度在更大的网络上比以前的无反向传播算法表现更好。局部损失的想法为不同的损失设计开辟了机会，并阐明了如何在大脑和替代计算设备中寻找生物学上合理的学习算法。

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解读技术 |学习率及其如何改善深度学习算法

学习率是一个超参数（hyper-parameter），它根据损失梯度（Loss gradient）来控制神经网络权重的调整步长。梯度值越低，我们沿着下降斜率调整的越慢。...（线性或指数）的方法来获得合适的学习率。...比如，在解决图像分类问题时，学员会学习如何使用已训练模型（如VGG或Resnet50），并将其与任一图像数据集连接，用于解决你想预测的问题。...该方法的意义是：最初的几层网络包含数据的详细信息，如线条和边缘信息，这些信息往往是我们希望保留的。因此，没有必要过快的改变它们的权重。...而在最后的网络中（如绿色的层），往往代表的是局部的细节特征（如眼球、嘴和鼻子等），这些信息不是我们关心的，因此没必要保留。所以设置较大的学习率快速的进行迭代。

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只要你用ReLU，就是“浅度学习”：任意ReLU神经网络都有等效3层网络

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首次摆脱对梯度的依赖，CMU、武大等开源Score-CAM：基于置信分数的视觉可解释性

这里解释可以是从数学理论层面进行的先验解释，比如对于激活函数的差异分析、模型的泛化能力分析，也可以是对于网络预测结果的后验解释，比如我们训练好的模型将一张图片分类为"猫"，我们希望知道网络是通过什么因素或特征将它分类为...2.2 基于掩码的可解释性 ? 梯度信息反映了局部变化对于结果的影响，基于掩码的可视化则采用一种全局的方式来定位图像中对于决策更重要的区域。...但是初代的CAM对于模型结构有特殊要求（全局池化层），并且需要通过重新训练模型才能得到全连接层上对应的权重，借此来表示每一张特征图的重要性。...为了解决CAM的不便性，随后的工作Grad-CAM [7] 以及Grad-CAM++ [8] 都采用了局部回传的梯度信息来近似代表每一张激活图或特征图的线性权重，使得CAM可以应用到大部分卷积神经网络中...初代CAM使用训练后全连接层上的模型权重，Grad-CAM和Grad-CAM++均采用对应特征图上的局部梯度（差别在于对于梯度的处理方式），而在Score-CAM中，它首次摆脱了对于梯度的依赖，使用模型对于特征图的全局置信分数来衡量线性权重

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