几年后，LeCun利用BP算法来训练多层神经网络用于识别手写邮政编码，这个工作就是CNN的开山之作，多处用到了5*5的卷积核，但在这篇文章中LeCun只是说把5*5的相邻区域作为感受野，并未提及卷积或卷积神经网络...1×1卷积核，3×3卷积核，5×5卷积核还有一个3×3下采样，从而产生了Inception v1模型，如下图所示， 这样尺寸不同的卷积核就可以提取不同尺寸的特征，单层的特征提取能力增强了，但是我在读的过程中想到的问题是...Inception模块是全卷积的，每个权值对应一个乘法运算，进行卷积分解后可以减少参数数目进行快速训练，这样就可以增加滤波器组的大小提升精度。...在GoogLeNet中，使用了多余的在底层的分类器，直觉上可以认为这样做可以使底层能够在梯度下降中学的比较充分，但在实践中发现两条： 多余的分类器在训练开始的时候并不能起到作用，在训练快结束的时候，使用它可以有所提升...最底层的那个多余的分类器去掉以后也不会有损失。
作者的方法可以无缝集成到任何现有的开放词汇目标检测模型中，以确保更有效的训练，而不会牺牲模型的有效性。_为了证明作者的方法的有效性，作者使用MDETR架构进行验证。...模型使用 ResNet 进行视觉特征提取，使用 RoBERTa 进行文本特征提取（见图1）。在训练过程中，MDETR 采用两个关键的损失函数来对齐图像和文本数据。...为了降低训练开支并保持 MDETR 性能，作者提出了一种简洁的方法，该方法冻结预训练的 ResNet 和 RoBERTa 模型，并专注于训练一个负责表示图像和文本模式单一组件。...视觉后端是一个冻结的预训练ResNet-101[15]，它有4400万参数。...V Conclusion 作者提出了一种新的方法，用于训练减少可调参数数量的开域目标检测模型。作者的方法利用专门预训练的文本和图像编码器，训练过程中保持不变。
但通过动态调整剪枝的内容，InfoBatch解决了加速带来的训练损失问题。 而且即插即用，不受架构限制，CNN网络和Transformer模型都能优化。 目前，该算法已经受到了多家云计算公司的关注。...在图像分类任务上，研究团队使用CIFAR10和CIFAR100数据集训练了ResNet-18。...在剪枝率从30%增加到70%的过程中，InfoBatch的精度损失也显著低于其他方式。...具体来看，在训练的前向过程中，InfoBatch会记录样本的损失值（loss）来作为样本分数，这样基本没有额外打分的开销。...也就是说，如果一个样本在中间的某个轮次被剪枝，后续依旧大概率被训练到；但在剩余更新轮次不足时，这个概率会大幅下降，导致残余的梯度期望偏差。
★这篇论文整理了CNN分类任务中一些常用的Tricks，如改善模型结构，训练过程中的一些Refinements如修改损失函数，数据预处理等，有较大工程意义。 ” 1....ResNet-B改进的地方就是将4个Stage中做下采样的残差模块的下采样操作从第一个卷积层换到第三个卷积层，如果下采样操作放在的卷积层，那么会丢失比较多的特征信息(通道缩减默认是，所以会丢失)，而将下采样操作放在第个卷积层则可以减少这种损失...ResNet-D。ResNet-D改进的地方是将Stage部分做下采样的残差模块的支路从的卷积层换成的卷积层，并在前面添加一个p平均池化层来做下采样。个人猜测这可以减少信息损失？...知识蒸馏时模型压缩领域的一个重要分支，即采用一个效果更好的teacher model训练student model，使得student model在模型结构不改变的情况下提升效果。...代码实现细节上，通过在ResNet网络后添加一个蒸馏损失函数实现，这个损失函数用来评价teacher model输出和student model输出的差异，因此整体的损失函数原损失函数和蒸馏损失函数的结合
而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...因此，近年来研究者也在研究 CNN 模型的其它方面，如损失函数、非线性、优化器等。其中一个重要研究是开发适合人脸识别的损失函数。...其中损失函数被用于判断网络的性能，损失函数在 CNN 训练过程中发挥重要作用。如果网络在当前参数设置下无法获得优秀性能的话，它就会生成大的损失。...网络架构 ResNet 模型 ? 图 1a：ResNet 所用基础残差块。b：MobileNet 使用两个不同的卷积来减少计算量。D_k 表示滤波器大小，M 表示输入维度。 ?...图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ? 图 4：给定损失函数获得最佳模型性能所需的最少 epoch 数量。 ?
我尝试了很多种我认为可能会有用的流行分类算法，基于对标签关系和模型能力的认真分析，我构建了一种集成方法并赢得了比赛的第一名。...训练集包括4万多张图片，这个量足够满足我从头开始训练一些CNN的架构，例如resnet_34和resnet_50。不过我发现，对预训练过的网络的权重进行微调会得到更好的表现。...最初，和许多其他参赛者一样，我使用的是log损失作为损失函数，但如下表所示，F2分数不会随着log损失值的降低而升高。 这意味着需要找到另一种损失函数，将模型的注意力更多的集中在优化标签的召回率上。...换言之，为了预测晴朗这个标签的最终概率（利用resnet-101模型），有一个特殊的晴朗岭回归模型会接收resnet-101模型对所有17个标签的预测情况。 如何进行模型集成？...我认为模型数量不会引发大的问题，原因如下： 首先，如果我们想要一个简单的模型，可以只从这些模型中选择1-2个，并且仍然可以在公共和私人排行榜上都获得不错的分数(排名前20)。
我尝试了很多种我认为可能会有用的流行分类算法，基于对标签关系和模型能力的认真分析，我构建了一种集成方法并赢得了比赛的第一名。 下面是模型结构： ?...训练集包括4万多张图片，这个量足够满足我从头开始训练一些CNN的架构，例如resnet_34和resnet_50。不过我发现，对预训练过的网络的权重进行微调会得到更好的表现。...最初，和许多其他参赛者一样，我使用的是log损失作为损失函数，但如下表所示，F2分数不会随着log损失值的降低而升高。 ?...换言之，为了预测晴朗这个标签的最终概率（利用resnet-101模型），有一个特殊的晴朗岭回归模型会接收resnet-101模型对所有17个标签的预测情况。 ? 如何进行模型集成？...我认为模型数量不会引发大的问题，原因如下： 首先，如果我们想要一个简单的模型，可以只从这些模型中选择1-2个，并且仍然可以在公共和私人排行榜上都获得不错的分数(排名前20)。
这使得梯度可以回到通道选择器，使在训练过程中学习通道的重要性。 最后一步涉及融合操作，其中处理后的通道被添加到原特征图的第一个k个通道。...以下是作者方法的关键优势： 静态计算图：CNN MoD保留了一个静态计算图，既提升了训练和推理时间。 无定制要求：不要求定制的CUDA Kernel ，额外的损失函数或微调。...这里，“简单训练”表示不需要定制的损失函数或复杂的超参数调整， “更快的训练”是通过与标准模型相比的相对训练时间来确定的。...此外，ResNet86-MoD模型通过训练速度提高了0.45%，在CPU上提高了6%，在GPU上提高了5%。一个使用随机通道选择的测试变体，M od50 rand，表明性能下降了约0.8%....它保持了一个静态计算图，在不需要定制CUDA核、额外的损失函数或微调的情况下优化了训练和推理速度。这些特性使得MOD与其他动态计算方法区分开来，显著简化了训练和推理过程。
选用更大的batch size能够在整体上加快模型的训练，但是一般而言如果只增大batch size，效果不会太理想，这部分目前有比较多的研究论文，比如Facebook的这篇：Accurate, Large...作者在实现warmup的过程中采用线性增加的策略，举例而言，假设warmup阶段的初始学习率是0，warmup阶段共需要训练m个batch的数据（实现中m个batch共5个epoch），假设训练阶段的初始学习率是...2、采用label smoothing，这部分是将原来常用的one-hot类型标签做软化，这样在计算损失值时能够在一定程度上减少过拟合。...从交叉熵损失函数可以看出，只有真实标签对应的类别概率才会对损失值计算有所帮助，因此label smoothing相当于减少真实标签的类别概率在计算损失值时的权重，同时增加其他类别的预测概率在最终损失函数中的权重...作者采用ResNet-152作为teacher model，用ResNet-50作为student model，代码上通过在ResNet网络后添加一个蒸馏损失函数实现，这个损失函数用来评价teacher
对于过长度参数化的模型，理论与实践之间的差距是巨大的，对于理论上有能力过拟合其训练集的模型，但在实践中却往往没有。 我们提出了一个新的框架，通过将泛化性与在线优化领域相结合来解决这个问题。...在一个典型的设置中，一个模型在一组有限的样本上训练，这些样本被多个epoch重复使用。但在在线优化中，模型可以访问无限的样本流，并且可以在处理该样本流时进行迭代更新。...这相当于在经验损失（训练数据损失）上运行SGD，属于监督学习中的标准训练过程。 Ideal World(T): 在T步中训练相同的模型，但是在每个SGD步中使用来自分布的全新样本。...我们在CIFAR-10上训练了一个生成模型，然后用它生成了约600万张图像。选择数据集的规模是为了确保从模型的角度来看它“实际上是无限的”，这样模型就不会对相同的数据进行重采样。...蓝色实线显示了现实世界中的ResNet模型，该模型使用标准CIFAR-10超参数在50K样本上训练100个epoch。蓝色虚线显示了理想世界中的相应模型，在一次过程中对500万个样本进行了训练。
为此，他们重建了常见的ResNet结构中的瓶颈块，并且用一个“4缩放层-(3 ×3)”的冗余、分层结构取代了标准的1-3-1CNN布局。这一个改变也因此创造出“Res2Net”。...，我建立了一个Res2NetPlus50模型，并从头开始训练，然后将其与标准Imagenet预先训练的ResNet50模型进行比较， ResNet50只训练头部 。...我发现Res2Net50具有更高的精度（+5%），训练更加稳定。 最终，该模型于上周投入实际工作，验证数据准确率为97.8%。 初始生产结果与训练结果一致： ?...此外，对于 FastAI 排行榜数据集等分类任务，Res2Net 会设置验证和训练损失记录（即准确时更加准确，错误时错误更少），但最终绝对精度较低。...这一个问题我没有想出如何纠正，除了假设一些分类任务可能不会严重依赖全目标区分。 因此，Res2Net 的最佳用法似乎侧重于目标识别和任务分割类型。
新结构中的中间3x3的卷积层首先在一个降维1x1卷积层下减少了计算，然后在另一个1x1的卷积层下做了还原，既保持了精度又减少了计算量。...辅助函数 两个辅助函数，一个用于保存训练好的模型，另一个用于保存损失和准确度图。 这些函数封装在utils.py文件中 以下代码块包含导入语句和 save_model() 函数。...还有参数解析器，它控制 --epochs 学习参数，模型与优化器 下一个代码块定义了学习率、计算设备。构建了 ResNet34 模型并定义了优化器和损失函数。...训练 ResNet34 模型进行卫星图像分类后的准确率。 图 3. 训练 ResNet34 模型后的损失图。 准确率和损失图似乎都有很大的波动。 现在编写执行推理的脚本。.../test_data/desert.jpeg 总结 本文构建了一个小型图像分类项目。
传统方法使用交叉熵损失时，由于负样本占多数，模型很容易将注意力集中在这些负样本上，导致训练效果不佳。焦点损失通过减少易分类样本的权重，将更多的关注集中在那些难以分类的样本上，从而有效缓解了这一问题。...图c也是由单一维度的图像作为模型输入，但在每一层都生成不同尺度的特征，采用多尺度特征融合的方式，最后再将其concat起来，这种方式不会增加额外的计算量，使用此方法的为SSD。...实验证明这个方法可以提高focal loss和cross entropy的训练稳定性，要注意的是只会影响模型初始化，并不会改变loss。...Coovally AI模型训练与应用平台 Coovally AI模型训练与应用平台整合了整合30+国内外开源社区1000+模型算法。...包含MMDetection框架下的常见目标检测模型，无需配置环境、修改配置文件等繁琐操作，可一键另存为我的模型，上传数据集，即可使用YOLO、RetinaNet等热门模型进行训练与结果预测，全程高速零代码
此外，我们采用智能翻转增强策略，极大地帮助创建了更多的训练数据。 具体地，对于属于相同的鲸鱼X，Y的每对训练图像，我们创建了另外一个训练对翻转（X），翻转（Y）。...使用Adam优化器优化模型，初始学习率为1e-4，接近训练结束时减少5倍。 批量大小设置为64。 模型是用Keras编写的。...在单个2080Ti上花费2-3天（取决于图像分辨率），训练模型大约400-600个周期。 使用ResNet-50性能最佳的单一模型得分为0.929 LB。...Pavel创建了一个非常强大的包含LogRegression，SVM，几个k-NN模型和LightGBM的混合模型。...在训练分类模型一段时间时，他们尝试使用Center Loss来减少过拟合，并在应用softmax之前进行temperature scaling。
作者 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创Ai技术团队 【磐创AI导读】：本文主要带大家一起剖析ResNet网络，查漏补缺。...那么多出来的16层其实是冗余的，我们希望训练网络的过程中，模型能够自己训练这五层为恒等映射，也就是经过这层时的输入与输出完全一样。...图一 图二 ResNet简介 ResNet是在2015年有何凯明，张翔宇，任少卿，孙剑共同提出的，ResNet使用了一个新的思想，ResNet的思想是假设我们涉及一个网络层，存在最优化的网络层次，那么往往我们设计的深层次网络是有很多网络层为冗余层的...梯度消失或梯度爆炸问题的解决： 我们发现很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时，很容易随着网络的深入而导致梯度消失，浅层的参数无法更新。...这样做的目的是减少参数量和计算量。 图八 左图是ResNet34，右图是ResNet50/101/152。这一个模块称作building block，右图称之为bottleneck design。
它将介绍如何组织训练数据，使用预训练神经网络训练模型，然后预测其他图像。 为此，我将使用由Google地图中的地图图块组成的数据集，并根据它们包含的地形特征对它们进行分类。...else "cpu") model = models.resnet50(pretrained=True) print(model) 打印模型将显示ResNet模型的图层体系结构。...我们还创建了标准（损失函数）并选择了一个优化器（在这种情况下为Adam）和学习率。...在这个例子中只有一个epoch，但在大多数情况下你需要更多。从代码中可以看出基本过程非常直观：加载批量图像并执行前向传播循环。然后计算损失函数，并使用优化器在反向传播中应用梯度下降。...如你所见，在我的一个epoch的特定例子中，验证损失（这是我们感兴趣的）在第一个epoch结束时的平坦线条甚至开始有上升趋势，所以可能1个epoch就足够了。正如预期的那样，训练损失非常低。
类创建了一个交叉熵损失函数的实例。...接下来，我们创建了一个优化器（例如SGD）来更新模型参数。在训练循环中，通过将模型输出和真实标签作为参数传递给交叉熵损失函数，计算出当前的损失值。...下面我将以一个图像分类的示例场景为例，演示如何使用PyTorch来应用多分类损失函数。 假设我们要训练一个图像分类模型，将输入的图像分为10个不同的类别。...我们可以使用预训练的ResNet模型作为我们的基础模型，并使用交叉熵损失函数来训练模型。...然后，我们使用预训练的ResNet模型作为基础模型，将最后一层的全连接层替换为一个具有10个输出节点的线性层，以适应我们的分类任务。接下来，我们定义了交叉熵损失函数和SGD优化器。
为了减少训练时间，在训练 IMDB 时，我随机抽取了 20% 的测试集。...对于计算机视觉，模型选择 XResNet 和 XSE-ResNet，即 ResNet 的 fast.ai 版本；对于 NLP，我选择 Hugging Face 实现的 RoBERTa。...为了探索 CPU 使用极限，我还训练了一个 XResNet18 模型，图像大小为 128 像素，batch 大小为 64。...的 Tesla P100，但在训练全单精度模型时表现稍差。...此外，我没有运行任何单精度测试。 我运行了两个 epoch 的 Imagenette 基准测试，并将 IMDB 数据集从 20% 的样本减少到 10% 的样本，并将训练长度减少到一个 epoch。
有监督的语义分割任务总是假设测试集与训练集是属于同一个数据域中的，然而在实际中，由于测试的数据与训练的数据存在分布的差距而会使得模型的性能大打折扣。...例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异 做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法 这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...如上图（Fig.2）所示，整个流程包含一个语义分割网络 和两个对抗学习模型 和 。...在训练过程中采用最小-最大化博弈来进行对抗训练；测试过程中，直接采用分割网络 对图像进行预测。 3 实验结果 这里我只给出论文中的部分实验结果，具体的实验结果分析以及实验和参数的设置请看原文。 ?
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