LearnFromPapers系列——用模型“想象”出来的target来训练，可以提高分类的效果！...： 构造了一个插件——"Label Confusion Model(LCM)"，可以在模型训练的时候实时计算样本和标签间的关系，从而生成一个标签分布，作为训练的target，实验证明，这个新的target...用one-hot来训练不够好 本文主要是从文本分类的角度出发的，但文本分类和图像分类实际上在训练模式上是类似的，基本都遵循这样的一个流程： step 1....Benchmark数据集上的测试 我们使用了2个中文数据集和3个英文数据集，在LSTM、CNN、BERT三种模型架构上进行测试，实验表明LCM可以在绝大多数情况下，提升主流模型的分类效果。 ?...，由于这样的标签分布可以反映出标签跟样本、标签跟标签之间的关系，蕴含了比one-hot更多的有用信息，因此可以为分类模型带来性能的提升。
如下图网络是一个十个输出（十分类问题） 首先建立三个线性层 import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层 784=>200=>200...没有经过sigmoid和softmax 上面完成了tensor和forward的建立，下面介绍train的部分 # 训练过程首先要建立一个优化器，引入相关工具包 import torch.optim as...optim import torch.nn as nn lr = 1e-3 # learning_rate # 优化器优化的目标是三个全连接层的变量 optimizer = optim.SGD([...) optimizer.zero_gradr() loss.backward() optimizer.step() 这里先要求掌握以上代码的书写...，后续需会讲解数据读取、结果验证等其他部分代码 下面给出全部代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as
教师学生模型、伪标签、半监督学习和图像分类 使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie...θ t*，它可以最大限度地减少标记图像上的交叉熵损失： 第 2 步：使用正常（即无噪声）教师模型为干净（即无失真）未标记图像生成伪标签： 经过测试软伪标签（每个类的概率而不是具体分类）效果更好。...第 3 步：学习一个相等或更大的学生模型 θ s*，它可以最大限度地减少标记图像和未标记图像上的交叉熵损失，并将噪声添加到学生模型中： 步骤 4：学生网络作为老师，从第2步开始进行迭代训练。...标记数据和未标记数据的联合训练优于首先使用未标记数据进行预训练然后对标记数据进行微调。 在未标记的批次大小和标记的批次大小之间使用较大的比率可以使模型在未标记数据上训练更长时间，以实现更高的准确性。...从头开始训练学生有时比用老师初始化学生要好，而用老师初始化的学生仍然需要大量的训练 epoch 才能表现良好。
卷积神经网络对房屋/公寓的不同房间的图片进行分类，在1839幅图像上具有88.9％的验证准确度。...完整的网络架构 ? 开箱即用的推论 infer.py中的优化推理代码。请参阅main方法中调用classify_im_dir方法的短代码。...network.py包含定义名为“RoomNet”的模型的类 输出是一个excel文件，将每个图像路径映射到其标签。还可以将输入目录拆分为与类名对应的目录，并自动填充相应目录中的相关图像。...使用的CPU是Intel Core i7 - 6700HQ，具有8个逻辑内核，基本速率为2.6 GHz（turbo boost至~3.3 GHz） 从头开始到达最佳模型的训练步骤数量为157,700。...花在训练上的时间 - 约48小时 以前的方法尝试过 尝试训练最终密集的NASnet移动，但准确度从未超过60％。 尝试与InceptionV3一样，但收敛太长了。 表现图 验证准确性 ?
本节使用交叉熵的知识来解决一个多分类问题。 本节所构建的神经网络不再是单层网络 ? 如图是一个十分类问题（十个输出）。...是logits，没有经过sigmoid和softmax 这里完成了tensor的建立和forward过程，下面介绍train（训练）部分。...# 训练过程首先要建立一个优化器，引入相关工具包 import torch.optim as optim import torch.nn as nn learning_rate = 1e-3 optimizer...() # 这里使用的是crossentropyloss 这里先要求掌握以上代码的书写 后续需会讲解数据读取、结果验证等其他部分代码。...为方便后续讲解，这里先给出全部代码代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim
NASNet的GitHub地址 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/nasnet 这个代码分析起来比较难...该模型的使用介绍详述如下： 预训练模型 在ILSVRC-2012-CLS图像分类数据库上训练出来的两个NASNet-A模型，其节点参数是可用的，模型的分类精度是通过评估单幅图像计算出来的，数值如下表：...关于如何下载NASNet-A_Mobile_224模型节点参数，命令行代码如下所示，NASNet-A_Large_331模型的下载方式与之类似。...TF-Slim图像分类库中得到更多关于如何将NASNet模型与自己项目相结合的信息： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/.../blob/master/pretrainedmodels/nasnet.py 对于TensorFlow的原始代码，这两位小哥均表示太难读了，他们都是使用tensorboard工具才写好的新代码。
在本指南中，我们假设读者尝试过使用 Keras 或 TensorFlow 等框架从头开始设计神经网络。...预测由 softmax 分类器执行，然后作为输入，输入到下一个时间步。一旦控制器完成了生成结构的过程，带有这个结构的神经网络就会建立起来，并用它进行训练。 ?...作者提出了一种描述神经网络结构的层次化表示方法，证明了用简单的随机搜索可以得到具有竞争力的图像分类网络结构，并提出了一种可扩展的进化搜索方法变体。...然后，在步长为 2 的单元之间的步长为 1 的单元数量，调整为最多可以有 N 个。在网络的顶层引入了平均池化和 softmax 分类层。 下图显示了模型在 CIFAR 测试集上的性能： ?...作者寻找一种计算单元作为最终架构的构建模块。通过递归连接，学习单元可以被堆叠成卷积网络或递归网络。一个单元是由 N 个节点的有序序列组成的有向无环图。
许多企业家都在使用这个平台训练自己的模型。基本上，这是一个被广泛使用的深度学习任务框架。...这个被研究人员称为 NASNet 的 子 AI 的任务是从视频里实时识别出诸如人、汽车、交通灯、手提包和背包等目标。...AutoML 会评估 NASNet 的性能表现，然后使用获得的信息进行开发以改进版本，这一过程会重复数千次。...研究人员用 NASNet 测试了 ImageNet 图像分类和 COCO 目标识别两大数据集（计算机视觉领域最被认可的两个大型学术数据集），结果显示 NASNet 的性能表现优于所有其他计算机视觉系统。...这样，市场上所有框架（包括 TF）之间就可以转移模型。开发人员就可以在任何平台上创建模型，并在其他平台上部署模型，而不必在每个框架上从头开始研发模型。
谷歌最近推出的NasNet，是当前图像识别领域的最佳模型，近日对此模型进行复现了下，也大致了解了其原理。这个模型并非是人为设计出来的，而是通过谷歌很早之前推出的AutoML自动训练出来的。...该项目目的是实现“自动化的机器学习”，即训练机器学习的软件来打造机器学习的软件，自行开发新系统的代码层，它也是一种神经架构搜索技术(Neural Architecture Search technology...图像分类和 COCO 对象检测中。...这也就是NasNet的由来。...，NasNet的识别速度就远没有别的模型来得快。
1.2% 通过堆叠不同数量的单元(cell)以及修改单元中的卷积核数量，可以得到适应各种计算需求的NASNets，最小的NASNet在ImageNet top-1准确率为74.0%，比最好的移动端模型高...另外，单元的重复次数N和初始的卷积核数量都是人工设定的，针对不同的分类问题 [1240] 单元的结构在搜索空间内定义，首先选取前两个低层单元的输出$hi$和$h{i-1}$作为输入，然后the...controller RNN预测剩余的卷积单元结构block，单个block预测如图3所示，每个单元(cell)由B个block组合成，每个block包含5个预测步骤，每个步骤由一个softmax分类器来选择对应的操作...the controller RNN总共进行$2\times 5B$次预测，前$5B$作为Normal Cell，而另外$5B$则作为Reduction Cell 在RNN的训练方面，既可以用强化学习也可以用随机搜索...，将NASNet作为Faster-RCNN的主干在COCO训练集上进行测试。
选自arXiv 神经架构搜索可以降低深度学习的门槛，有助于研究人员和从业人员更容易地使用深度学习。本文对现有神经架构搜索方法做了统一、分类和对比，还做了详细的分析。...这篇文章对现有方法做了统一和分类，并对比了不同的方法，还做了详细的分析。...训练完成后，抽样得到的架构可以共享训练权重，这样就可以将搜索的工作量减少到和训练单个架构差不多的水平。 搜索空间的设计构成了神经架构搜索的另一个重要组成部分。...他们共同学习了用于架构表征的自动编码器和代理模型，该代理模型用自动编码器提供的连续编码，即架构代码作为输入（图 15）。...经过训练的超网络可以生成各种架构的网络权重。它可以用超网络对不同架构排序，并衍生出最终架构，然后再从头开始训练。这一方法还可以共享权重，但大多数权重都在超网络中共享。
神经架构搜索可以降低深度学习的门槛，有助于研究人员和从业人员更容易地使用深度学习。本文对现有神经架构搜索方法做了统一、分类和对比，还做了详细的分析。...这篇文章对现有方法做了统一和分类，并对比了不同的方法，还做了详细的分析。...训练完成后，抽样得到的架构可以共享训练权重，这样就可以将搜索的工作量减少到和训练单个架构差不多的水平。 搜索空间的设计构成了神经架构搜索的另一个重要组成部分。...他们共同学习了用于架构表征的自动编码器和代理模型，该代理模型用自动编码器提供的连续编码，即架构代码作为输入（图 15）。...经过训练的超网络可以生成各种架构的网络权重。它可以用超网络对不同架构排序，并衍生出最终架构，然后再从头开始训练。这一方法还可以共享权重，但大多数权重都在超网络中共享。
不得不说，应用到这两个数据集挑战巨大，它们的数量级远远大于CIFAR-10和Penn Treebank数据集。如果直接将AutoML应用到ImageNet，需要花费数月的时间来调整训练。...用这种方法，AutoML分别找到在CIFAR-10和ImageNet图像分类、COCO物体检测中的最佳层。这两层结合形成一种新架构，我们称之为“NASNet”。 ?...△ NASNet架构由两层组成：普通层（左）和还原层（右），两层均由AutoML设计 在ImageNet图像分类中，NASNet在验证集上的预测精度达到了82.7%，超过了之前所有的初始模型。...△ 在ImageNet图像分类中，NASNet和最先进的的人类构建的模型在不同模型大小上的准确性 研究人员也将从ImageNet学习到的特征迁移到物体检测。...因此，研究人员将NASNet开源，用于对图像分类和物体检测在Slim和TensorFlow库中物体检测的推理。
源小象文水木华章 小象于日前转载发布的一篇文章《程序员要下架？专家预言2040 年机器将代替人类编写代码！》在众多码农中引发争议，有人对此表示担忧，也有人指出这种说法缺乏依据。...通过做出这些改进，AutoML不仅在CIFAR-10数据集，而且在COCO目标检测和ImageNet 图像分类中都能找到最好的图层。这两种图层融合在一起，形成了一个全新的架构，称为NASNet。...结果，NASNet 在ImageNet 图像分类数据集中获得了82.7%的预测精度，这一数字远超google大脑团队此前建立的其他模型。 NASNet的规模大小可以调整。...从上面这张表格可以看出，就ImageNet图像分类数据集而言，NASNet在多个尺寸图像的识别方面都比人类现已创造出的模型（涉及不同量级（数百万次）的运算和参数）准确率更高。...通过NASNet在COCO目标检测和ImageNet图像分类数据集上获得的特征可以再利用到其他视觉应用上，而这种方法也使我们对特定类型的神经网络可以产生这样优秀效果的原因加深了理解。
选自arXiv 作者：刘寒骁、Karen Simonyan、杨一鸣 机器之心编译 寻找最优神经网络架构的任务通常需要机器学习专家花费大量时间来完成，最近人们提出的自动架构搜索方法释放了我们的精力，但却非常消耗算力...研究者称，该方法已被证明在卷积神经网络和循环神经网络上都可以获得业内最优的效果，而所用 GPU 算力有时甚至仅为此前搜索方法的 700 分之 1，这意味着单块 GPU 也可以完成任务。...DARTS 代码： https://github.com/quark0/darts ? ? 引言 发现最优的神经网络架构需要人类专家耗费大量精力才能实现。...每个架构的瞬象（snapshot）都使用训练集从头开始重新训练（CIFAR-10 上的 100 个 epoch 和 PTB 上的 300 个 epoch），然后在验证集上进行评估。...表 1：当前最优图像分类器在 CIFAR-10 上的对比结果。带有 † 标记的结果是使用本论文设置训练对应架构所得到的结果。 ? 表 2：当前最优语言模型在 Penn Treebank 上的对比结果。
最后概述CNN模型压缩的主要方法，详细说明基于AutoML的自动模型压缩的相关算法:AMC、PockFlow以及TensorFlow lite的代码实现。...但是AlexNet训练时所用GPU GTX 580显存太小，无法对整个模型训练，所以Alex采用Group convolution将整个网络分成两组后，分别放入一张GPU卡进行训练（如图5所示）。...NasNet的搜索算法就是搭积木的过程，不断尝试各种可行的架构，通过代理评价指标确定模型的性能，实现全局最优搜索。 ? 图19 NasNet分类任务基本架构 ?...而论文提出一种策略，基于梯度的强化学习方法寻找帕雷托最优，同时对 ACC(m) 和 LAT(m) 帕雷托改善。 ?...NAS的一个发展方向是更广泛的搜索空间，寻找真正有效率的架构，当然对搜索策略和性能评估策略提出更高的要求。
API，类似layers，主要可以用来快速的设计、评估模型，有着类似keras般的语法 Tensorflow models包含一个Slim的图像分类库，可以微调、训练、使用预训练模型来对图像进行分类...，包含的主要CNN网络有: Inception V1/2/3/4 Inception-ResNet-V2 ResNet 50/101/152 VGG 16/19 MobileNet V1/2 NASNet...比较特殊的是ImageNet数据集，官方也提供了教程，做下来发现还是有问题，后续提供解决方案 训练 可以从头开始训练（比如使用ImageNet）、加载预训练模型直接分类、网络微调三种....看看代码吧，找找问题，发现涉及如下三个脚本： datasets/preprocess_imagenet_validation_data.py，处理val的数据 datasets/process_bounding_boxes.py...可以看到，训练集和验证集需要按照1000个子目录下包含图片的格式，现在基本就很明确处理步骤了： 将train 和 val 的数据按照文件夹分类 每个类的bounding box的CSV文件合并 指定参数运行
很多时候我们不需要从头开始训练模型，如果有预训练好的模型，直接做迁移学习就可以，但是传统的方式基本上都需要从各个官网上去下载，模型比较大，用起来并不轻量。...model表示预训练好的参数和模型，当需要使用Model进行预测时，需要模型配套的代码，进行模型的加载，数据的预处理等操作后，才能进行预测。...module是model的一个可执行模块，简单来说，一个Module可以支持直接命令行预测，也可以配合PaddleHub Finetune API，通过少量代码实现迁移学习。...PaddleHub Finetune api Fine-tune是迁移学习中使用最多的方式之一，通常我们可以在预训练好的模型上进行微调来实现模型迁移，从而达到模型适应新领域(Domain)数据的目的。...，而我们下载的分类module是在ImageNet数据集上训练的千分类模型，所以我们需要对模型进行简单的微调，把模型改造为一个二分类模型： 1.
选自Google AI Blog 作者： Mingxing Tan 机器之心编译 目前开发者可以使用非常多的移动端 CNN 架构，也可以在机器上训练新颖的视觉模型并部署到手机端。...我们方法的总体流程主要包括三个部分：一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器，一个建立和训练模型以获得准确率的训练器，以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。...我们制定了一个多目标优化问题，旨在实现高准确率和高速，并利用带有定制奖励函数的强化学习算法来寻找帕累托最优解 (例如，具有最高准确率但速度不变的模型)。 ?...我们的 MnasNet 网络从新型因子化层级搜索空间中采样，上图展示了网络架构中的不同层级。 我们在 ImageNet 分类和 COCO 目标检测任务上测试了该方法的有效性。...在相同的准确率下，MnasNet 模型的速度比手工调参得到的当前最佳模型 MobileNet V2 快 1.5 倍，并且比 NASNet 快 2.4 倍，它也是使用架构搜索的算法。
首先，定义一组适用于我们网络的“构建块”。 然后，尝试以不同的方式组合这些“构建快”进行训练。 通过这种试错方式，NAS算法最终能够确定哪一种“构建快”与哪一种网络配置可以得到最优结果。...事实证明，这种方法行得通且可以找到最优的预测效果。 如NASNet的论文中所示，可以组合出一些奇怪的结构。...如下： 通过NAS算法发现的NASNEt块 这也正是NAS的伟大之处之一，可以让我们发现一些之前还未探索过的网络结构。 然而，它也有自己的局限性。...一般的CNN结构是由多个卷积块组成，然后通过多次向下采样，直到最终的softmax分类层。 这也已经成为网络设计的标准。 在这些研究实验中均采用了这种范式。...这种算法必须知道要寻找什么，或者至少类似梯度下降优化算法有着通过设计向优化方向靠拢的趋势。 架构搜索是深度学习研究的下一个前沿领域。 它使我们可以使用算法来发现最优的网络架构，而不是反复进行试验。
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