然后将预训练模型中的权重转移到一个Transformer模型中，并在同一数据集上继续训练模型，称为自注意力训练阶段。 pipeline中的一个非常重要的步骤是从良好训练的卷积层中初始化MHSA层。...由于卷积的存在，所以不能使用[cls]标记进行分类，而需要通过在最后一层的输出上应用全局平均池，然后使用线性分类器来执行图像分类，和CNN图像分类一样。...从直觉来看，在卷积阶段，模型对数据进行卷积神经网络学习，并具有包括局部性和空间不变性在内的诱导偏差，使得学习更加容易。...在自注意阶段，该模型从模拟预先训练的CNN开始，逐渐学习到利用CNN的灵活性和强大的自注意表达能力。...选取的模型包括ViT-base （直接用Transformer在图像上进行分类）和DeiT（用数据增强和随机正则化来提升ViT性能）。
生成模型通过反卷积神经网络将随机输入值转化为图像。 在数次训练迭代的历程中，判别器和生成器的的权重和偏差都是通过反向传播训练的。判别器学习从一堆生成器生成的假数字图像中，找出真正的数字图像。...判别器的结构与TensorFlow的样例CNN分类模型密切相关。它有两层特征为5×5像素特征的卷积层，还有两个全连接层按图像中每个像素计算增加权重的层。...创建了神经网络后，通常需要将权重和偏差初始化，这项任务可以在tf.get_variable中完成。权重在截断正态分布中被初始化，偏差在0处被初始化。...现在我们需要训练生成网络中的权重和偏差，将随机数转变为可识别的数字。我们再看看损失函数和优化。...我们调用Adam最小函数并且指定我们想更新的变量——也就是我们训练生成器时的生成器权重和偏差，和我们训练判别器时的判别器权重和偏差。
一些研究表明，使用ImageNet进行医学图像分析的预训练CNN并不依赖于特征重用，而是由于更好的初始化和权重缩放。那么vision transformer是否能从这些技术中获益？...如上所述，当数据不够丰富时，CNNs依赖于初始化策略来提高性能，医学图像就是如此。标准的方法是使用迁移学习（用ImageNet上预训练的权值初始化模型），并在目标域上进行微调。...为了测试这一点，作者用在ImageNet上预训练过权重初始化所有模型。然后进行微调。表1中的结果表明，CNNs和ViTs都从ImageNet初始化中得到了显著提升。...令人惊讶的是，当使用监督ImageNet预训练权重初始化时，CNN和ViT性能之间的差距在医疗任务中消失了。...总结发现，对于医学图像领域: 如果从零开始训练，那么在低数据下，vit比cnn更糟糕； 迁移学习在cnn和vit之间架起了桥梁;性能是相似的； 最好的表现是通过自监督预训练+微调获得的，其中ViTs比CNNs
对于密集预测任务的迁移学习，使用随机初始化的适配器将图像相关的先验知识（归纳偏差）引入到预训练的主干中，使模型适合这些任务。...ImageNet-1K 预训练的结果 在表 1 和表 2 中，作者应用 DeiT 发布的 ImageNet-1K 权重（未经蒸馏）作为所有 ViT-T/S/B 模型的初始化。...为了公平比较，使用常规 ImageNet-1K 预训练（Touvron 等人，2021）初始化所有 ViT-T/S/B 模型，并使用来自（Steiner 等人，2021）的 ImageNet-22K 权重初始化...ImageNet-22K 预训练的结果 在表 1 中，使用 AugReg中的 ImageNet-22K 预训练权重来初始化所有 ViT-L 模型，包括 ViT、ViTDet 和 ViT-Adapter...使用 DeiT发布的 ImageNet-1K 权重初始化所有 ViT-T/S/B 模型。它表明，在可比较的模型大小下，作者的方法超越了 ViT 和许多代表性的视觉特定 Transformer 。
在本文中，DeepMind 的研究者提出了一个反直觉的结果：CNN 的变形稳定性仅在初始化时和池化相关，在训练完成后则无关；并指出，滤波器的平滑度才是决定变形稳定性的关键因素。 1....直到最近，人们才对 CNN 成功的原因有了一个普遍的解释，解释说是因为交错地引入池化层（interleaved pooling layer）才使这些模型对小的平移和变形（translation and...从设计神经网络模型的角度来看，这项工作提供了对「指导设计神经网络 20 多年的重要归纳偏差」的洞察。长期以来人们认为池化对实现变形稳定性很重要，认为池化是 CNN 成功的主要因素。...这项工作表明，无论看起来多么合理，并通过经验和理论验证来加强，我们对神经网络工作原理的直觉往往是不准确的。 ?...图 4：使用更平滑的随机滤波器进行初始化会使变形稳定性更好。使用标准偏差σ的高斯滤波器对滤波器进行平滑处理，然后测量对变形的敏感度。当增加σ来增加滤波器的平滑度时，表征对变形的敏感度下降。
---- 新智元报道 来源：ICML 2021 编辑：LRS 【新智元导读】CNN更关注局部特征，需要的数据量更小，但能达到的sota性能更低；Transformer更关注全局特征，需要更多的数据来训练...AI研究人员在建立新的机器学习模型和训练范式时，往往使用一组特定的假设，通常称为归纳偏差（induction bias），因为它可以帮助模型从较少的数据中学习到更普遍的解决方案。...CNN已被证明在视觉任务中非常成功，它依赖于模型本身内置的两种归纳偏差: 相邻的像素是相关的(局部性) ，以及图像的不同部分不管其绝对位置(权重分担)都应该进行相同的处理。...初始化 GPSA 层以模拟卷积层的局部性，然后通过调整调节对位置与内容信息的注意力的门控参数 λ 来控制标准的基于内容的自我注意和卷积初始化的位置自我注意之间的平衡，让每个注意力头可以随意地跳出局部特征...然而，对于早期的层次，许多注意力头保持较高的门控值，这表明网络使用早期层次的卷积归纳偏差来帮助训练。
图片来源：pexels.com 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。...这就是卷积神经网络（CNN）被引入图像处理的原因。CNN在处理图像时会考虑图像的2D结构。 CNN也是由具有权重和偏差的神经元组成。这些神经元接收输入的数据并处理，然后输出信息。...这意味着在训练过程中，该模型将需要大量参数来调整权重。这就是该结构复杂和耗时的原因。将每个神经元连接到前一层中的每个神经元，称为完全连接，这显然不适用于图像处理。...模型的准确性和鲁棒性取决于许多因素- 层的类型、网络的深度、网络中各种类型的层的排列、为每层选择的功能和训练数据等。 构建基于感知器的线性回归量 接下来是有关如何用感知器构建线性回归模型。...如何使用卷积神经网络（CNN）来实现更高的精度呢？下面将使用相同的数据集构建图像分类器，但使用CNN而不是单层神经网络。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全球首个开源的类Sora架构视频生成模型，来了！ 整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，全部开放。...与同样使用空间-时间注意力机制的 Latte模型相比，STDiT 可以更好的利用已经预训练好的图像 DiT 的权重，从而在视频数据上继续训练。 △STDiT结构示意图 整个模型的训练和推理流程如下。...团队利用互联网上丰富的图像数据和文生图技术，先训练出一个高质量的文生图模型，将该模型作为下一阶段视频预训练的初始化权重。...其余模块与第一阶段保持一致，并加载第一阶段权重作为初始化，同时初始化时序注意力模块输出为零，以达到更高效更快速的收敛。...Colossal-AI团队使用了PixArt-alpha的开源权重作为第二阶段STDiT模型的初始化，以及采用了T5模型作为文本编码器。
在本论文中，研究者结合理论和实验来研究原版 CNN，以理清可训练性和泛化性能的问题。研究者证明，审慎、以理论为基础的初始化机制可以在不使用其他架构技巧的情况下训练 10000 层原版 CNN。 ?...在不使用批归一化或残差连接而仅使用 Delta-Orthogonal 初始化（具备关键权重、偏差方差和恰当的非线性函数）的情况下，非常深的 CNN 网络架构是可以训练的。...这些研究通过探索哪些信号可以在初始化阶段传播来揭示网络的最大深度，并通过实验验证：当信号可以遍历网络时，网络可得到准确训练。...正交初始化带来 CNN 的更快速训练。使用具备同样权重方差的正交初始化（红色）和高斯初始化（黑色）对 4000 层 CNN 进行训练，实线为训练曲线，虚线为测试曲线。 3....而梯度消失、梯度爆炸这类问题使得训练这样的深层网络成为挑战。虽然残差连接和批归一化能够完成这种深度的模型训练，但此类专用架构设计对训练深度 CNN 是否真的必需还不清楚。
神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外，有些架构可能因为强大的表征力而产生测试数据过拟合等现象。这时我们可以使用正则化和优化技术来解决这两个问题。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...另一种惩罚权重的值总和的方法是 L1 正则化： ? L1 正则化在零点不可微，因此权重以趋近于零的常数因子增长。很多神经网络在权重衰减公式中使用一阶步骤来解决非凸 L1 正则化问题 [19]。...4.3 Dropout Bagging 是通过结合多个模型降低泛化误差的技术，主要的做法是分别训练几个不同的模型，然后让所有模型表决测试样例的输出。...使用完整网络（每个节点的输出权重为 p）对所有 2^n 个 dropout 神经元的样本平均值进行近似计算。Dropout 显著降低了过拟合，同时通过避免在训练数据上的训练节点提高了算法的学习速度。
Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？ 一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！...通过在10个数据集上同时进行单任务和多任务评测，我们发现Vision Transformer在ImageNet上的预训练模型经过微调在15个下游任务中的13个任务上取得了较为显著的优势。...通过系统的实验，我们认为使得Transformer的迁移性能优于ConvNets的另外一大原因是其在提供相近ImageNet预训练性能的情况下，具有更少的参数量，这有利于降低预训练模型在下游任务上过拟合的风险...@InProceedings{cnn_vs_trans, title={{ConvNets vs....在ImageNet预训练阶段，我们分别选择若干在ImageNet上具有相近性能（通常以top-1 error rates来衡量）的ConvNets和Vision Transformers模型。
降低模型复杂度可以减少方差，但可能增加偏差（如简单线性回归可能欠拟合）。 目标：找到偏差和方差之间的平衡点，使模型在训练数据和测试数据上都能表现良好。...早期阶段（1950s-1980s）：符号主义和基于知识的系统 特点： 主要依赖于明确编写的规则和逻辑推理。 强调通过专家知识来解决问题。...该训练过程的理论依据是什么？ 1. 感知机简介 感知机是机器学习中的一种线性分类模型，适用于将线性可分的数据划分为两个类别。它的基本思想是通过调整模型参数（权重和偏置），找到一个超平面将数据分隔开。...感知机训练过程 感知机的训练过程可以分为以下几个步骤： (1) 初始化参数 初始化权重向量 和偏置 b 为随机值或 0。 学习率 设置为一个小的正数，用于控制权重更新的幅度。...感知机的训练伪代码 初始化权重 w 和偏置 b 为 0 设置学习率 η # 重复训练 for 循环直到收敛: for 样本 (x_i, y_i) in 数据集中: y_pred
具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上直接进行摘要抽取；并针对多语言 Zero-Shot 中的单语言标签偏差问题，提出了多语言标签（Multilingual Label）...在原来单语言标签的基础上，通过使用翻译和双语词典的方式在 CNN/DM 数据集上构造出另外几组多语言交互的句子标签。...在抽取式模型的训练期间， Sentence-Level 和 Set-Level 权重预测器是和摘要抽取器一起在英文标注语料上进行训练的。...具体的流程分为以下五步： 多语言数据增强：这里的目前是将原始英文文档用翻译、双语词典换等方式来减少和目标语言之间的偏差； 多语言标签：我们的抽取式摘要模型最终是通过多语言标签来进行监督的，其中多语言标签总共包含...实验结果 NLSSum 是通过神经搜索的方式来对 MultilingualLabel 中不同标签集合赋予不同的权重，并最终得到加权平均的标签。使用这种最终的标签在英文数据集上训练抽取式摘要模型。
这个分类其实就是一个优化问题，优化过程的目的是使预测值 y hat 和真实值 y 之间的差距最小，形式上可以通过寻找目标函数的最小值来实现。...因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别，当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。 偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战，上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合。...因此，提前终止通过确定迭代次数解决这个问题。 最优化 最优化是机器学习模型中非常非常重要的模块，它不仅主导了整个训练过程，同时还决定了最后模型性能的好坏和收敛需要的时长。...我们需要按过程或结构来设定我们的机器学习系统，首先需要设定模型要达到的目标，例如它的预期性能是多少、度量方法是什么等。然后分割训练、开发和测试集，并预期可能到达的优化水平。...卷积核权重可以直接硬编码，但为了让相同的架构适应不同的任务，通过训练得到卷积核权重是更好的办法。 卷积运算的主要参数： ?
使用Xavier初始化。 2.在图像分类任务中使用CNN（卷积神经网络）而不是DNN，为什么？...3）使人们对模型有更好的理解-我们可以查看过滤器的权重并可视化网络“学习”的内容。 4）分层性质-通过使用较简单的模式描述复杂的模式来学习模式。 3.假设一个有3层神经网络使用了ReLU激活函数。...如果将所有权重初始化为相同的值，将会发生什么？如果只有一层（即线性/逻辑回归）会是什么样子？ 答：如果将所有权重初始化为相同，则将无法破坏对称性。也就是说，所有梯度将被更新为相同，并且网络将无法学习。...答： Adam（或自适应动量）结合了两个想法来改善收敛性：每个参数更新可加快收敛速度；动量可避免卡在鞍点上。 5.比较批次、迷你批次和随机梯度下降（SGD）的区别？...答：端到端学习通常是一个模型，该模型获取原始数据并直接输出所需的结果，而无需任何中间任务或功能工程。它具有几个优点，其中包括：无需手工制作功能，并且通常可以降低偏差。
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