如下图所示，RNN 单元可以组织成一个个层级，然后再堆叠这些层级以组织成一个完整的神经网络。 ? 深度循环神经网络 由于梯度消失和爆炸问题，RNN 很难学习到长期依赖关系。...也许 V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores，它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法的特定内核，并在一个时钟周期内将计算结果累加到单精度（或半精度）4×4...TensorFlow TensorFlow 是一个谷歌维护的开源深度学习框架，它使用数据流图进行数值计算。...训练 以下两图展示了 V100 和 P100 GPU 在训练过程中对 RNN 和 LSTM 的加速，这个过程的单精度（FP32）和半精度（FP16）运算都是使用的 NGC 容器。...虽然 V100 与 P100 相比显示出强大的硬件性能提升，但深度学习中擅于处理时序数据的循环神经网络无法充分利用 V100 这种专门化地硬件加速，因此它只能获得有限的性能提升。
现有的神经网络压缩技术在处理参数规模大、精度要求高的神经网络模型时效率低下，无法满足现有应用的需求。 数值量化是神经网络模型压缩的一种有效手段。...更为激进的量化算法，必须要修改硬件的操作粒度与数据流特征，才能在真实推理时获得接近理论的收益。比如混合精度量化，激活数据的量化等方案。...同时，模型训练时就可以模拟该编码行为，而不用进行训练后微调来补偿由量化带来的精度损失。 编码方案及电路设计 该工作以 INT8 量化为例，每个数据为 8bit unsigned 整型。...虽然，这一步是有损的，但由于补偿效应、损失精度较小。 b) 当原数值范围在 [128, 255]，即 b7-b0 位这 8 位都包含非零有效位时，最高位的指示符位作为数值位计算。...表 1 SPARK 和其他没有微调的架构在精度损失和平均存储位宽上的比较 表 2 SPARK 和其他架构在 SST-2 数据集上测试 BERT 的精度损失和位宽比较 性能和能耗评估 执行效率上，图 5
实验结果表明，与DNN自编码器相比，eForest能够以较快的训练速度获得更低的重建误差，同时模型本身具有可重用性和容损性。...实验中，gcForest使用相同的参数设置，在不同的域中都获得了优异的性能，在大型和小型数据集上表现都很好。此外，由于是基于树的结构，gcForest相比神经网络也更容易分析。...自编码器速度更快 容损：训练好的模型在部分受损的情况下仍然运行良好 可复用：在一个数据集上训练好的模型能够直接应用于同领域另外一个数据集 下面是新智元对最新论文的编译介绍，要查看完整的论文，请参见文末地址...实验证明，eForest在精度和速度方面表现良好，而且具有容损和模型可复用的能力。尤其是在文本数据上，仅使用10％的输入比特，模型仍然能够以很高的精度重建原始数据。...具体说，给定一个训练好的含有 T 棵树的森林，以及一个有 中前向编码 的特定数据，后向解码将首先通过 中的每个元素定位单个叶节点，然后根据对应的决策路径获得相应的 T 个决策规则。
谷歌人工智能量子团队最近发表了两篇论文，这两篇论文在理解量子计算机对学习任务的作用方面取得了进展。第一篇论文构建了一个神经网络的量子模型，来研究如何在量子处理器上执行分类任务。...在论文《Classification with Quantum Neural Networks on Near Term Processors》中，谷歌构建了一个量子神经网络（QNN），该模型专为短期内可能出现的量子处理器而设计...QNN 梯度消失：高维空间的测量浓度。在高维空间中，如量子计算机这样的探索，大量的状态反常识地处于超球面中纬线（左图）的附近。...这意味着在随机选择时（右图），这一空间中的任意平滑函数将大概率倾向于采取接近平均值的数值。 该研究为构建、训练量子神经网络提供了改进的阶梯。...特别是，使用谷歌硬件对量子神经网络的实验实现，能够让我们在近期内快速探索量子神经网络。谷歌研究团队希望源自这些几何学状态的洞见能带来训练这些网络的新算法，这也是解锁未来潜力的重要之处。 ?
全局回归不仅能够将位置和类别同时分配给多个候选框，而且能够使模型在目标和背景之间获得更清晰的分离。 在常见的目标检测数据集（如MS COCO2017）上，使用两阶段策略的模型比使用一阶段策略的更好。...2.2、数据增强 数据增强是神经网络训练中必不可少的数据处理步骤。合理使用数据扩充方法可以有效缓解模型的过度拟合。...一般来说，如果不同的任务密切相关，则使用相同的卷积核。然而，在数值逻辑中，目标的位置、置信度和类别之间的关系还不够接近。...在实验中将训练过程分为三个阶段。 在第一阶段，采用最常见的损失函数配置之一：GIOU损失用于IOU损失，平衡交叉熵损失用于分类损失和目标损失，调节损失设置为零。...在最后几个Epoch数据扩充的Epoch，训练过程进入第二阶段。分类损失和目标损失的损失函数由混合随机损失代替： 其中p表示预测结果，t表示GT值，r是0到1之间的随机数。
实际上很难在第一次设置的时候就选择到这些最佳的超参数，而是需要通过不断地迭代更新来获得。...虽然扩大训练样本数量也是减小High Variance的一种方法，但是通常获得更多训练样本的成本太高，比较困难。所以，更可行有效的办法就是使用正则。...7.2 权重初始化缓解梯度消失和爆炸 [神经网络的权重初始化 Weight Initialization for Deep Networks] 那么怎么改善梯度消失和爆炸问题呢？...（其他的一些方法如ShowMeAI文章 经典CNN网络实例详解 中提到的ResNet等网络结构调整） 深度神经网络模型中，以单个神经元为例，其输出计算为 \hat{y} ： [梯度消失和梯度爆炸] 为了让...，在数学上，我们可以基于微分的定义，使用极限的计算去逼近导数，我们有如下的「单边误差法」和「双边误差法」，其中后者精度要高一些。
今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。...基本思想是采用由预训练的深度卷积神经网络（例如VGG 16（通常训练用于图像分类或物体检测））学习的特征表示来获得图像的样式和内容的单独表示。...总损失：总损失是内容损失和风格损失的加权总和，如下所示。 训练网络以同时最小化内容丢失和样式丢失。α和β是内容丢失和样式丢失的权重，并且再次是整个CNN的超参数。...然而，作为实验选择了VGG-16（具有高分类精度和对特征的良好内在理解）。...所以值得尝试其他优秀的预训练网络，如InceptionV4，GoogLeNet，Resnet-101等。
Amazon Reviews 数据集包含 40GB 的文本，这在以前通常需要花费数周的时间进行训练。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/1808.01371v1.pdf 摘要：近期有许多研究关注如何在大型数据集上快速训练卷积神经网络，然后将这些模型学习到的知识迁移到多种任务上。...循环神经网络的连续性使得训练过程很难优化，因为 RNN 计算过程中存在鞍点、局部极小值和数值不稳定性 [35]–[37]。这些复杂性使得使用 RNN 进行大批量训练的分析非常有必要。...混合精度训练 FP16 不仅能减少通信成本，还对直接加速处理器上的训练起到关键作用，如支持较高吞吐量混合精度运算的 V100。...Div 表示训练出现发散。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
选自Medium 机器之心编译 参与：Ellan Han、吴攀 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一系列善于从序列数据中学习的神经网络。...如列表 2 所示的函数建立了一个有如下条目 [「,」: 0 ] [「the」: 1 ], …, [「council」: 37 ],…,[「spoke」= 111 ] 的词典。...类似地，预测值也是一个唯一的整数值与逆序字典中预测符号的索引相对应。...symbols_in_keys, y: symbols_out_onehot}) Listing 7．训练过程中的优化 精度和损失被累积以监测训练过程。...这是由于精度依赖于初始参数的随机设定。训练次数越多（超过 150,000 次）精度也会相应提高。每次运行代码，建立的词典也会不同 6.
但是，如果一个接一个地引入这些任务，那么这种多任务学习范式就必须维持一个用于记录和重放训练数据的情景记忆系统（episodic memory system）才能获得良好的表现。...F 的对角线给出的对角精度。」...通常，该积分没有封闭形式的解，留下数值近似以作为替代。数值近似的时间复杂性相对于参数的数量呈指数级增长，因此对于具有数亿或更多参数的深度神经网络，数值近似是不实际的。...我们将把每个变量的方差指定为方差的倒数的精度。为了计算精度，我们将使用 Fisher 信息矩阵 F。...下面是它们的结果： ? 如预期的一样，SGD 出现了灾难性遗忘；在任务 B 上训练后在任务 A 上的表现出现了快速衰退，在任务 C 上训练后更是进一步衰退。
该成果由新加坡国立大学打造，在ACL会议上获得了杰出论文奖，并已经投入了实际应用。 随着大语言模型不断增加的参数量，训练时的内存消耗问题更为严峻。...Adafactor中的非负矩阵分解操作在深度神经网络的训练中不可避免地会产生错误，对这些错误的修正就是性能损失的来源。 而通过对比发现，当起始数值mt和当前数值t相差较小时，mt的置信度更高。...其中，在训练BERT的过程中，CAME仅用一半的步数就达到了和Adafaactor相当的精度。...△左侧为8K规模，右侧为32K规模 对于GPT-2，从损失和困惑度两个角度看，CAME的表现和Adam十分接近。 在T5模型的训练中，CAME也呈现出了相似的结果。...尤洋在2021年被选入福布斯30岁以下精英榜(亚洲)并获得IEEE-CS超算杰出新人奖，当前的研究重点是大规模深度学习训练算法的分布式优化。
大量简单的背景例子往往压倒了训练。由于设计方案的根本不同，两级探测器不存在上述问题。为了解决之前的不平衡问题，基于实例挖掘的方法如OHEM被广泛使用，但它们直接放弃了大部分的例子，训练效率低下。...作为x轴，便于查看，因为密度是根据g计算的。从图中可以看出，焦损曲线与GHM-C曲线有相似的趋势，这说明超参数最优的焦损曲线与梯度均匀协调的焦损曲线相似。...指数移动平均(EMA)是解决这一问题的常用方法，如带动量的SGD和批量归一化。由于在近似算法中梯度密度来自于单元区域内的样本个数，因此我们可以在每个单元区域上应用均线来获得更稳定的梯度密度。...对于训练而言，较小的M，比如30就足以获得良好的性能，因此梯度密度计算所花费的时间并不长。表2显示了训练中每次迭代的平均时间和平均精度。...由于所报道的使用Focal Loss的缩小结果是用600像素的输入图像比例尺训练的，为了公平比较，我们使用800像素的比例尺重新训练了焦损模型，并保留了最佳的焦损参数。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练...我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。...在更大的数值（非常正或负）时，sigmoid函数“饱和” 即S形函数的导数接近零。 当越来越多节点饱和时，更新次数减少，网络停止训练。 ?...另一方面，其他激活函数（如指数ReLu或泄漏ReLu函数）可以帮助抵制梯度消失问题，因为它们对于正数和负数都具有非零导数。 最后，重要的是要注意批量标准化会给训练带来额外的时间成本。...无论如何，批量标准化可以成为加速深度神经网络训练的非常有价值的工具。 像训练深度神经网络一样，确定一种方法是否有助于解决问题的最佳方法就是做一下实验！
本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。 本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。...我们也可以使用总和，但这比较难以比较不同批量大小和训练/测试集数据的损失。 我们还为精度定义一个表达式，这是在训练和测试期间跟踪的有用数值。 ? TensorFlow可以看到其结构图如下： ?...3.9 SUMMARIES TensorFlow有一个概述（summaries），可以在训练和评估过程中跟踪和查看各种数值。 例如，您可能希望跟踪您的损失和准确性随时间的变化。...在我们的情况下，这些数值是相同的，但是您可能只有在训练过程中跟踪的数值（如参数更新值）。 tf.merge_summary是将多个摘要操作合并到可以执行的单个操作中的便利函数。...最后，我们打印当前培训批次的丢失和准确性，并将摘要保存到磁盘。请注意，如果批量太小，训练批次的损失和准确性可能会在批次间显着变化。
因此，使用现有的CGF工具（如AFL）可能不会发现神经网络的这些行为。 在这项工作中，我们选择使用快速近似最近邻算法来确定两组神经网络的“激活”是否有意义上的不同。...TensorFuzz库 从前面描述的模糊测试器中获得灵感，我们做了一个工具，称之为TensorFuzz。它的工作方式与其他模糊测试器类似，但它更适合神经网络的测试。...CGF可以有效地发现训练好的神经网络中的数值误差 由于神经网络使用浮点数学，因此无论是在训练期间还是在评估期间，它们都容易受到数值问题的影响。...我们对模型进行了35000步的训练， mini-batch size为100，验证精度为98%。然后检查MNIST数据集中是否有导致数值误差的元素。...结论 我们提出了神经网络的覆盖引导模糊测试的概念，并描述了如何在这种情况下构建一个有用的覆盖率检查器。
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝ 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔、reason_W成龙，Shawn 今年 2 月，南京大学的周志华教授和他的学生 Ji Feng 提出了一种不同于深度神经网络...深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训练得多。此外，深度神经网络需要大规模的训练数据，而 gcForest 在仅有小规模训练数据的情况下也照常运转。...所以，在获得 MCR 后，我们才可以重建原始样本。...对于诸如 x3 和 x4 的这样的分类属性来说，原始样本在 MCR 中必须取这些值；对于数值属性来说，如 x2，我们可以选择其中具有代表性的值，如（2, 1.5）中的平均值。...实验证明，eForest 除了在精度和速度方面都表现良好，以及具备一定的鲁棒性之外，还能够重复使用。
虽然目前的BNN仍然存在着很多不足，如模型精度仍然比全精度低了不少，无法有效地泛化到更复杂的任务上，依赖于特定的硬件架构和软件框架.........为了解决二值化weights中梯度的传递问题，作者提出在训练过程中保持一个实值(float32)的weights，然后使用信号函数sign来获得二值化的weights 并且针对sign函数在0处不可导...2等于这个整数值，如下所示： ?...渐进式地学习 如IR-Net中的EDE，用其他可微的函数来代替sign函数，并且在训练过程中不断地逼近真正的sign，使得整个训练过程梯度传递更加的平滑。...6. padding策略 在实值卷积神经网络中，我们通常在输入四周padding的0，但是在BNN当中并没有0这种数的存在，所以大家大多数选择全-1或者全+1。
我们的方法使用全局相机姿态 T 作为输入图像 I 的监督标签，来训练一个深度神经网络，以学习场景的表示。...它是可微的，无参数的，并以闭式解的形式在单步中获得解决方案。这使得过程端到端可训练。 为了考虑预测的不完美性，网络预测一组权重 W=\{w_i，......这些数据集包含了不同的场景，如室内、室外、动态、静态等，以及不同的姿态变化，如旋转、平移、缩放等。本文使用了两种评价指标，分别是位置误差和方向误差。...然而，我们的方法能够获得更准确的姿态估计，这是因为我们将几何信息纳入了姿态估计过程中。要实现这一点，我们面临的挑战是，如何利用仅给出的标签(姿态)来学习这种几何，以及如何在实时内利用几何来估计姿态。...我们方法的主要创新之处在于，我们使用姿态目标来指导深度神经网络，通过可微分的刚性配准，学习场景几何，而不需要在训练时提供这种几何的显式地面真值。
当以16位精度做所有事情时，可能会有一些数值不稳定，导致您可能使用的一些函数不能正常工作。只有某些操作在16位精度下才能正常工作。具体可参考官方的文档。...进度条 有一个进度条来表示每个阶段的训练完成的百分比是非常有用的。为了获得进度条，我们将使用tqdm库。...尽管计算准确率、精度、召回率和F1等指标并不困难，但在某些情况下，您可能希望拥有这些指标的某些变体，如加权精度、召回率和F1。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。...就我个人而言，我总是用上面所有的训练技巧来训练我的神经网络，并且在必要的时候我使用梯度积累。
上图展示了对抗损失在图像压缩中的影响。最顶端一行图片来自 ImageNet 数据集。中间一行展示了用传统损失训练的图像压缩神经网络对图像进行压缩和解压缩的结果。...底行图片展示了使用传统损失和对抗性损失训练的网络进行图像压缩的结果。使用 GAN 损失函数的图像更加清晰，包含更多细节，即使它可能会与原图像的差距更大。 TFGAN 以几种简单的方式支持实验。...最后，这些代码都经过了完整测试，你不必担心使用 GAN 库经常出现的数值或统计错误。 TFGAN 由以下几个独立存在的部分组成： 核心：提供训练 GAN 所需的主要基础设施。...损失：允许轻松利用已实现且经过完整测试的损失和惩罚机制进行实验，如 Wasserstein 损失、梯度惩罚、互信息惩罚等。...你还可以使用自己的预训练分类器获得更加具体的结果，或使用其他方法对条件生成模型进行评估。
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