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将权重恢复到VGG-16网络时出错

可能是由于以下原因导致的：

权重文件不匹配：VGG-16网络的权重文件需要与网络结构完全匹配，包括层数、卷积核大小、通道数等。如果使用的权重文件与网络结构不匹配，会导致权重恢复出错。解决方法是确保使用与VGG-16网络结构相对应的权重文件。
权重文件损坏：权重文件可能在传输或存储过程中损坏，导致无法正确恢复权重。解决方法是重新下载或获取正确的权重文件，并确保文件完整无损。
版本不兼容：VGG-16网络的权重文件可能是针对特定的深度学习框架或库版本生成的，如果使用的框架或库版本与权重文件不兼容，会导致权重恢复出错。解决方法是检查框架或库的版本，并使用与权重文件兼容的版本。
硬件限制：VGG-16网络是一个较大的网络模型，需要较大的内存和计算资源来加载和运行。如果使用的硬件资源不足，可能无法成功恢复权重。解决方法是增加硬件资源，如使用更高内存容量的设备或使用分布式计算资源。
数据预处理不匹配：在将权重恢复到VGG-16网络之前，需要对输入数据进行与训练时相同的预处理操作，如归一化、尺寸调整等。如果预处理操作不匹配，会导致权重恢复出错。解决方法是确保输入数据的预处理操作与训练时一致。

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剪枝实践：图像检索如何加速和省显存？

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资源 | TensorFlow极简教程：创建、保存和恢复机器学习模型

结论当你运行脚本时，你可能看到怎样定义任何你想要的误差。它可能是一组图像和卷积神经网络（convolutional neural network）之间的误差。...恢复操作和其它元数据一个重要的信息是，Saver 将保存与你的图相关联的任何元数据。这意味着加载元检查点还将恢复与图相关联的所有空变量、操作和集合（例如，它将恢复训练优化器）。...当你恢复一个元检查点时，实际上是将保存的图加载到当前默认的图中。现在你可以通过它来加载任何包含的内容，如张量、操作或集合。...这意味着「恢复」操作必须能够访问会话以恢复图内的权重。理解恢复操作的最好方法是将其简单地当作一种初始化。...当你想到，当你在做机器学习时可能会保存什么？你可以保存模型的架构和与其关联的学习到的权重。你可能希望在训练或事件整个训练架构时保存一些训练特征，如模型的损失（loss）和准确率（accuracy）。

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斯坦福博士韩松毕业论文：面向深度学习的高效方法与硬件

剪枝不仅提高了推断速度，同时还降低了运行大型网络所需要的计算资源与能源，因此它可以在电池受限的移动设备上使用。剪枝同样有利于将深度神经网络储存并传递到移动应用中。 ?...图 3.1：对深度神经网络的神经元与突触进行剪枝。在初始化训练阶段后，我们通过移除权重低于阈值的连接而实现 DNN 模型的剪枝，这种剪枝将密集层转化为稀疏层。...传统的训练方法只在训练开始的时候将所有权重初始化一次，而 DSD 训练法允许连接在周期性剪枝和恢复的中有多于一次的机会执行初始化。...图 5：DSD（Dense-Sparse-Dense）训练法中迭代进行剪枝和恢复权重的过程。...例如，剪枝导致的权重稀疏使并行变的困难，也使优秀的密集型线性代数库无法正常实现。此外，稀疏性激活值依赖于上一层的计算输出，这只有在算法实施时才能知道。

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AAAI 2020 | 滴滴&东北大学提出自动结构化剪枝压缩算法框架，性能提升高达120倍

为解决结构化剪枝中超参数的决策问题，将超参数的设置转变为一种自动化过程将大大提高模型权重剪枝的算法实现效率。...其次，采用 ADMM 算法，将剪枝问题转化为数学优化问题，在剪枝的同时训练剩余权重。ADMM 可以将原始剪枝问题分解为两个子问题，用传统梯度下降法求解子问题一，并引入一个二次项迭代求解子问题二。...通过网络结构净化（Purification）操作，将 ADMM 过程中无法完全删除的一小部分冗余权重找到并删除。...最后，根据搜索得到的超参数，对神经网络进行结构化剪枝操作。 ? 表 1. 在 VGG-16 上基于 CIFAR-10 数据集的权重剪枝对比结果。 ? 表 2....相比之前的方法，如果考虑到 ResNet-18 与 ResNet-50 本身的大小差距（我们使用更小的 ResNet-18），可以在准确率有所上升的情况下比之前的方法减小 120 倍权重参数。

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DeepLab 笔记

实验 & 测试在 ImageNet 上预训练的VGG16权重上做 finetune CRF 是后期处理，不参与训练测试时，对特征提取后得到的 feature map 进行双线性插值，恢复到原图尺寸，...实验 & 测试将 VGG-16 和 ResNet-101 处理成分割网络。...ASPP 加深网络和多尺度处理使用 poly 学习速率调整 ASPP 中的rate: r={2,4,8,12} r={6,12,18,24} 将 VGG-16 换为 ResNet-101 使网络加深...中的特征图 concatenate，最后在上采样 4 倍恢复到原始图像大小。...在 concatenate 之后用 3×3 的卷积改善特征，最后上采样 4 倍恢复到原始图像大小。

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实时视频上的神经风格迁移（具有完整的可实现代码）

因此将加载预先训练的CNN -VGG-16的权重（从着名的' ImageNet。'挑战图像训练）来实现神经样式迁移。将使用Keras应用程序加载具有预训练重量的VGG-16。...然后将从总共13个卷中选择任何更深层作为“输出”并将模型定义到该层。...因此网络中早期层中的激活图将捕获一些更精细的纹理（低级特征），而激活贴图更深的层将捕获更高级别的图像样式元素。为了获得最佳结果，将结合浅层和深层作为输出来比较图像的样式表示和相应地定义了多输出模型。...首先，计算每层的Gram矩阵，并计算样式网络的总样式损失。对不同的层采用不同的权重来计算加权损失。...3）调整内容和样式损失权重：作为一个实验，分别尝试使用4和0.03作为内容和样式损失权重，主要是尽可能专注于捕获内容（因为我只运行几次迭代网络）。

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量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练

在3bit指数离散化的情况下，神经网络VGG-16的性能已经令人满意(top5精度69%，ResNet50神经网络在4bit时top5的精度为84%。...特别是，其中一种方法是离散化，即通过将权重分布区间划分为离散值来减小神经网络权值的比特宽度。...将离散化应用于预训练神经网络，大大减小了权重的大小，并“减轻”了神经网络，使其适用于移动设备上的实现和发射。 ?...The value of X0 在实现线性和指数离散化算法时，需要定义初始数x。这样做，最大限度地提高了32位（全精度）权重和离散权重之间的相关性。设x0是层中权值的初始值，设y是离散值。...将参数x0从0到1，并将位数从2改为6。在表1和表2中收集了获得的结果，并在图3和图4中显示了它们。 ? ? ? ? ? 在上图中，给出了神经网络离散化的过程。应特别注意倒数第二排。

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资源 | 从VGG到ResNet，你想要的MXNet预训练模型轻松学

我们需要为每一个模型下载两个文件：包含神经网络 JSON 定义的符号文件：层、连接、激活函数等。网络在训练阶段学习到的存储了所有连接权重、偏置项和 AKA 参数的权重文件。...然后，我们将 Symbol 作为输入数据。我们称之为 data，为了与它在网络输入层时的名字保持一致（JSON 文件的前几行提过）。...将图像转换为 RGB 顺序（红色、绿色、蓝色）。将图像大小改为 224 x 224。将数组从（图像高度，图像宽度，3）转换为（3，图像高度，图像宽度）。...数一数这些权重你就会发现一共有 16 个层：13 个卷积层以及 3 个全连接层。现在你知道为什么这个模型叫 VGG-16 了。...现在输出剩下的全连接层的权重： print(params[0]['fc8_weight']) 你注意到这个矩阵的形状了吗？它是 1000×4096 的。

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CVPR 2019 | 旷视提出新型目标检测损失函数：定位更精准

但是，可以观察到在标记边界框时仍会存在模糊不清的现象。旷视研究院在本文中提出了一种全新的边界框回归损失，可用于同时学习边界框变换和定位方差。...但是，传统的边界框回归损失（即平滑 L1 损失）没有考虑到基本 ground truth 边界框的模糊性。此外，人们通常假设当分类分数较高时，边界框回归是准确的，但事实并非总是如此，如图 2 所示。...所学习到的概率分布是可解释的。因为其反映了边界框预测的不确定性，所以可能有助于自动驾驶和机器人等下游应用。方法下面将具体介绍这种新的损失函数和方差投票方法。...研究者将边界框表示成了一个四维向量，其中每一维都是框边界的位置。...如图 4 所示，当 x_e 不准确时，网络会预测得到更大的方差 σ²，使 L_reg 更低。 ? 图 4：蓝色和灰色的高斯分布是估计结果。

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