Sebastian Raschka 关于神经网络训练，我认为我们都犯了这样的错误：我们选择批量大小为 2 的幂，即 64、128、256、512、1024 等等。...因此，假设批大小为 8 的倍数在理论上对于具有 Tensor Core 和 FP16 混合精度训练的 GPU 来说是最有效的，让我们研究一下在实践中可见的差异有多大。...同样，正如我们之前看到的，作为 2 的幂（或 8 的倍数）的批大小确实会产生很小但几乎不明显的差异。 多 GPU 训练 之前的基准测试评估了单块 GPU 上的训练性能。...此外，由于 GPU 的内存限制，我无法运行批处理大小为 512 的基准测试，因此在这里降低到 256。 正如我们所看到的，这一次 2 的幂和 8 的倍数批量大小 (256) 并不比 257 快。...其他资源和讨论 正如 Ross Wightman 所提到的，他也不认为选择批量大小作为 2 的幂会产生明显的差异。但选择 8 的倍数对于某些矩阵维度可能很重要。
在介绍他的试验方法之前，首先来回顾一下这个惯例究竟是怎么来的？ 2的n次幂从何而来？ 一个可能的答案是：因为CPU和GPU的内存架构都是由2的n次幂构成的。...或者更准确地说，根据内存对齐规则，cpu在读取内存时是一块一块进行读取的，块的大小可以是2，4，8，16（总之是2的倍数）。...同样的原理，当我们将样本数量增加28（156）时，运行速度明显变快了。 最大批量训练 鉴于MobileNetV3架构和输入映像大小，上一轮中样本数量相对较小，因此GPU利用率约为70%。...结论 可以看出，选择2的n次幂或8的倍数作为batch大小在实践中不会产生明显差异。 然而，由于在实际使用中已成为约定俗成，选择2的n次幂作为batch大小，的确可以帮助运算更简单并且易于管理。...此外，如果你有兴趣发表学术研究论文，选择2的n次幂将使你的论文看上去不那么主观。 尽管如此，R教授仍然认为，batch的最佳大小在很大程度上取决于神经网络架构和损失函数。
如果神经网络有n层，则需要进行3n-1个矩阵-矩阵乘法，即时，它随神经网络的大小线性增长。 一个快速观察方法是将批大小设置成1，我们看下B=1时的情况，即一次只学习一个数据点。...例如，在AlexNet中，批处理大小为128，有几个密集的层(4096个节点)和一个输出层(1000个节点)。这将导致(128,4096)和(409,1000)矩阵的乘法。这些是相当大的矩阵。 图2。...此外，一个设计良好的内存层次结构以最低的成本/字节提供最高的性能。为了让gpu持续地忙碌，数据块必须快速地输入gpu。这是由数据传输带宽和GPU处理数据的速度决定的。...图7显示了机器学习中一些常见操作的算法强度。第二行对应于批大小= 1。在这种情况下，线性层变成了内存界而不是算术界。这就是为什么批量大小为1一般不用于生产机器学习算法的原因。 图7。...因此，尽可能快地计算这些是很重要的。 在神经网络中，矩阵是非常大的。因此，我们总是使用GPU来加速矩阵乘法。
现在问题来了：MobileNet 里还有不必要的连接接吗？即使这个模型已足够小，但我们能不能让它变得更小且不损失准确性呢？ 当你试图压缩一个神经网络，需要权衡的问题是模型尺寸与准确性。...因为 Metal 实际上是一个图形 API，它用纹理（texture）来描述神经网络的图像数据，而每一个纹理为四个连续的通道保存数据。...自然而然，这对该网络下一层也有影响，因为下一层现在的输入通道变少了。 因此，我们还必须从那一层去除对应输入通道。当卷积之后是批量归一化（BN）时，我们还必须从批量归一化参数中去除这些通道。 ?...压缩第一个卷积层 如你所见，第一个卷积层有 10 个非常小的 L1 规范滤波器。因为对于 Metal，我们需要以 4 的倍数来去除滤波器，所以我删除了具有最小 L1 规范的 12 个滤波器。...看起来，是这 12 个数字让 68.7% 的识别率变成了 29.9%，真的吗？这个神经网络有 400 万个参数，12 个数字肯定不能决定一切，在这样的思路下，我觉得我可以做点什么了。
拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。 你们是聪明人，每一步都是最优解。编写一个函数，来判断你是否可以在给定石头数量的情况下赢得游戏。...示例: 输入: 4 输出: false 解释: 如果堆中有 4 块石头，那么你永远不会赢得比赛； 因为无论你拿走 1 块、2 块 还是 3 块石头，最后一块石头总是会被你的朋友拿走。...作为学术文章，虽然风格可以风趣，但严谨，我是认真的。本文所有代码均在leetcode上进行过测试运行。 算法思想才是最重要的。...因为题目说了，我们都是聪明人（一般博弈论的问题都会有这句话），那如果后手的三种可能性中，有哪一种必败，作为先手，我们一定会走出这种可能性。那这种可能性是什么，其实就是让对方去面对4的倍数。...如果先手我们遇到一个不是4的倍数的值x，有： 4k > N > 4(k-1) N一定处于两个4的倍数之间，因为N本身不是4的倍数，那N距离最近的4的倍数的值最大为3。
有网友认为，使用2的幂数单纯是出于审美上的愉悦，但我并不觉得有什么区别。有时候为了体验「游走于刀尖上」的感觉，我就用10的倍数。...或者更准确地说，存在内存页的概念，它本质上是一个连续的内存块。...如果你使用的是 macOS 或 Linux，就可以通过在终端中执行 getconf PAGESIZE 来检查页面大小，它应该会返回一个 2 的幂的数字。...最大的batch size 鉴于 MobileNetV3 架构和输入图像大小，128可能太小了，因此 GPU 利用率约为 70%。...虽然坚持使用2次方的batch size可以帮助限制超参数搜索空间，但必须强调批量大小仍然是一个超参数。
实验部分，DRCN也使用了包含91张图像的Timofte数据集进行训练。得到的效果比SRCNN有了较大提高。...如上图所示，网络的输入是原始低分辨率图像，通过两个卷积层以后，得到的特征图像大小与输入图像一样，但是特征通道为r^2(r是图像的目标放大倍数)。...将每个像素的r^2个通道重新排列成一个r x r的区域，对应于高分辨率图像中的一个r x r大小的子块，从而大小为r^2 x H x W的特征图像被重新排列成1 x rH x rW大小的高分辨率图像。...VESPCN使用了这个方法，并且使用多尺度的Motion estimation：先在比输入图像低的分辨率上得到一个初始变换，再在与输入图像相同的分辨率上得到更精确的结果，如下图所示： 由于SR重建和相邻帧之间的位移估计都通过神经网路来实现...可以使用一个判别器，判断一副高分辨率图像是由算法生成的还是真实的。如果一个判别器无法区分出来，那么由算法生成的图像就达到了以假乱真的效果。
这个理论的基础是使用诸如权值衰减、甚至提前终止等技术，因为两者都可以被看作是保持神经网络权重向量有较小值的方法。根据一个神经网络权重向量的大小量级或范数而推理其泛化能力称为基于范数的容量控制。...这里仍然有一些未解决的问题，例如解释是什么具体使 SDG 选择更好的极小值，以及该极小值如何伴随着批量大小的增加而变化。...图 2：不带偏置项的修正神经网络 哇，现在函数看起来很不一样，不是吗？在 x=0 时，它总是等于 0。...此外，如果我的网络有三个输入维度，但是我只用两个维度 x_1 和 x_2 来编码数据并固定第三个坐标 x_3=1，我可以在我的输入上实现相同类型的功能。...我认为目前缺少的是解释为什么 SGD 能够找到低 F-R 范数的解决方案，或一个解决方案的 F-R 范数是如何被 SGD 的批量大小影响的（如果有的话）。
cpu有预取, gpu有合并访问, 不仅仅要求长度是2的次方, 内存地址也是有要求的。...cpu是非常讨厌16，32，64…… 这样大小的数组的，gpu没有类似的问题（gpu 上最好都是 32 倍数，和 wrap 一致，可见cuda gpu的文档），但我还是要劝大家，超参的选取随意点。...而且实际调起模型来，真的是数据分布和预处理更为重要，数据不行的话 玩再多花招也没用。...在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时，其中每 GPU 的最优批量大小为 512。...如果我们希望使用大量 GPU 并保证每 GPU 皆拥有理想的执行效率，则应当将批量大小设定为 16 x 512 = 8192。 Train的batch是多少？
编写一个函数，来判断你是否可以在给定石头数量的情况下赢得游戏。...示例: 输入: 4 输出: false 解释: 如果堆中有 4 块石头，那么你永远不会赢得比赛； 因为无论你拿走 1 块、2 块 还是 3 块石头，最后一块石头总是会被你的朋友拿走。...继续分析至 8 个石头： 对于 5、6、7 而言，你只需要对应的拿走 1、2、3，然后留下4个，则对方必输。...03、证明过程 首先需要说下的是，这个问题属于博弈论。一个非常典型的尼姆游戏。 回到本题，假若对于先手有N个石头，那么后手的可能性有 N-1，N-2，N-3 三种。...如果先手我们遇到一个不是 4 的倍数的值 x，有： 4k > N > 4(k-1) N 一定处于两个 4 的倍数之间，因为 N 本身不是 4 的倍数，那 N 距离最近的 4 的倍数的值最大为 3。
这就好比我们在山顶，要以最快的方式下山，会环顾四周，然后找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位置最陡的下山方向，再迈一小步… 在一维函数中，斜率是函数在某一点的瞬时变化率。...因此，在实践中通过计算小批量数据的梯度可以实现更快速地收敛，并以此来进行更频繁的参数更新。 上述算法的一个极端的情况是，如果我们的一个mini-batch里面只有一张图片。...即使SGD在技术上是指每次使用1个数据来计算梯度，你还是会听到人们使用SGD来指代小批量数据梯度下降（或用MGD来指代小批量数据梯度下降，而BGD来指代则相对少见）。 ...小批量数据的大小是一个超参数，但是一般并不需要通过交叉验证来调参。它一般由存储器的限制来决定的，或者干脆设置为同样大小，比如32，64，128等。...之所以使用2的指数，是因为在实际中许多向量化操作实现的时候，如果输入数据量是2的倍数，那么运算更快。
我是Evgeny，Bricklink上最大的二手乐高玩具商店之一的老板。我对这种分类机很感兴趣。我怎样和你联系讨论?” 可见这位小哥的发明真的不一般！想知道他到底是怎么做到的吗？...在训练神经网络上也需要耗费大量时间和精力，什么是神经网络呢？可以把它看作一个虚拟的大脑，它可以通过接受输入并转换成相应的输出来完成特定任务。...一般来说，输入给神经网络的数据越多，它完成任务的能力就越强。乐高分拣机的神经网络是通过输入乐高零件的图像，输出相应零件的编号。...装零件的器皿多是一些收纳盒，整理箱。 啊，好想把这个工作交给AI啊~ 有网友在Daniel视频的评论区开玩笑道，已经把制作AI乐高分拣机列入他的退休计划了。 “这真的太棒了，你要出租吗？...我的阁楼里有几千块零件，想想都是噩梦啊。这被列入我的退休计划了！” 乐高：爱我，你怕了吗？
其他的远程上下文建模方法包括: 空洞卷积，其目的是在不引入额外参数的情况下扩大卷积神经网络的感受野; 全局/金字塔池化，通过结合不同池化核大小的池化层，为图像提供全局信息。...其中，除了用于通道数量减少和扩展的卷积层以外，所有卷积层的内核大小均为3×3或3的倍数大小。 2.3、SPNet 论文基于SPM和MPM模块搭建了一个网络：SPNet。...采用经典的残差网络作为backbone。通过扩张策略改进了原始ResNet，并将最终的特征图大小设置为输入图像的1/8。...将SPM添加到每个阶段中最后一个构建块的3×3卷积层和最后一个阶段中的所有构建块之后。 SPM中的所有卷积层共享相同数量的输入张量通道。对于MPM，由于其模块化设计，我们直接将其构建在主干网络上。...基于语义流快速而准确的场景解析CVPR2020 | HANet:通过高度驱动的注意力网络改善城市场景语义分割 基础积累系列卷积神经网络中的感受野怎么算？ 图片中的绝对位置信息，CNN能搞定吗？
在这一章节中，我们研究了能利用低精度和大批量训练优势的多种技术，它们都不会损害模型的准确率，甚至有一些技术还能同时提升准确率与训练速度。...3.1 大批量训练 对于凸优化问题，随着批量的增加，收敛速度会降低。人们已经知道神经网络会有类似的实证结果 [25]。...因此有很多方法与技巧都旨在解决这个问题： 线性扩展学习率：较大的批量会减少梯度的噪声，从而可以增加学习率来加快收敛。...输入主干有一个 7×7 卷积，输出通道有 64 个，步幅为 2，接着是 3 ×3 最大池化层，步幅为 2。输入主干（input stem）将输入宽度和高度减小 4 倍，并将其通道尺寸增加到 64。...路径 B 使用步长为 2 的 1×1 卷积将输入形状变换为路径 A 的输出形状，因此我们可以对两个路径的输出求和以获得下采样块的输出。残差块类似于下采样块，除了仅使用步幅为 1 的卷积。
尽管如此，在使用过程中有些功能还是未能满足，亦或者在设计或开发流程中有些工作还略显繁琐，所幸sketch有提供API供我们开发一些插件来解决使用过程中遇到的问题。...主要的交互功能是这样的。选择需要导出切片的图层，点击使用插件，弹出导出图片参数设置，输入宽高、选择图片类型和倍数，点击确定，选择保存路径，导出图片。批量切图的交互流程大致是这样。...1.选择需要切图的图层 [6rcwkwww8l.png] 2.使用插件 [mrcerfw8uc.png] 3.输入需要批量导出切片的尺寸以及倍数 [ad6p5w003m.png] 4.导出...而最后生成插件的目录是这样的： [kxfwsdgrsy.png] assets里的资源文件将放在Resources里，因此在编写时要以路径"../Resources/xx"来引入资源。...//切片设置为输入的宽高，若未输入宽高，则按照图层的实际大小设置切片宽高 sliceFrame.setWidth(options.width || layerFrame.width()); sliceFrame.setHeight
然后结构体总大小要是最大对齐数的倍数，也就是要是4的倍数，所以自动增到12为止。 如图，最后对齐的大小就是12个字节了。 例题2： 例题2算得16....的倍数，所以是16个字节。...2、位段的空间上是按照需要以四个字节或者一个字节（char）的方式来开辟的。 3、位段涉及很多不确定因素，位段是不跨平台的，注重可移植的程序应该避免使用位段。...); 其中的c和i这两个变量是共用同一块内存的。...依靠这个原理，我们又有了一种测试大小端的方法： 内存计算原则: >=最大的变量大小 是最大对齐数的倍数
2 训练过程 目前我们基本上都用小批量 SGD 或其变体训练神经网络，Algorithm 1 展示了 SGD 的模版过程（感兴趣的读者可以查阅原论文）。...在这一章节中，我们研究了能利用低精度和大批量训练优势的多种技术，它们都不会损害模型的准确率，甚至有一些技术还能同时提升准确率与训练速度。...3.1 大批量训练 对于凸优化问题，随着批量的增加，收敛速度会降低。人们已经知道神经网络会有类似的实证结果 [25]。...因此有很多方法与技巧都旨在解决这个问题： 线性扩展学习率：较大的批量会减少梯度的噪声，从而可以增加学习率来加快收敛。...输入主干有一个 7×7 卷积，输出通道有 64 个，步幅为 2，接着是 3 ×3 最大池化层，步幅为 2。输入主干（input stem）将输入宽度和高度减小 4 倍，并将其通道尺寸增加到 64。
如果你的模型正在输出垃圾（比如预测所有输出的平均值，或者它的精确度真的很低），那么你从哪里开始检查呢？ 无法训练神经网络的原因有很多，因此通过总结诸多调试，作者发现有一些检查是经常做的。...相较于随机的部分（可以认为股票价格也是这种情况），输入与输出之间的非随机部分也许太小，即输入与输出的关联度太低。没有一个统一的方法来检测它，因为这要看数据的性质。 6. 数据集中是否有太多的噪音？...如果是这种情况，那么你也许需要平衡你的损失函数或者尝试其他解决类别失衡的方法。 9. 你有足够的训练实例吗？ 如果你在从头开始训练一个网络（即不是调试），你很可能需要大量数据。...缩减批量大小 巨大的批量大小会降低模型的泛化能力（参阅：https://arxiv.org/abs/1609.04836） II. 数据归一化/增强 12....监控其它指标 有时损失并不是衡量你的网络是否被正确训练的最佳预测器。如果可以的话，使用其它指标来帮助你，比如精度。 22. 测试任意的自定义层 你自己在网络中实现过任意层吗？
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