上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图，在训练开始阶段损失值下降幅度很大，说明学习率合适且进行梯度下降过程，在学习到一定阶段后，损失曲线趋于平稳，损失变化没有一开始那么明显。...承接于上一幅图的损失曲线，这幅图的损失值已经很小了，虽然毛刺很多，但是总体趋势是对的。 那么什么才是有问题的去曲线呢？...，很有可能是没有训练够；第五个经历了比较长的iterate才慢慢收敛，显然是初始化权重太小了，但是也有一种情况，那就是你的数据集中含有不正确的数据(比喻为老鼠屎)，比如猫的数据集中放了两种狗的图像，这样也会导致神经网络花费大量的时间去纠结...因为遇到了nan值(在图中是显示不出来的)，但我们要意识到这个问题，这个问题很有可能是模型设置的缘故；最后一个图显示较小比例的val集设置会导致统计不准确，比较好的val设置比例是0.2。...上图左边的曲线图可以明显看到，一共训练了五次(五条曲线)，但是在训练过程中却发现“很难”收敛，也就是神经网络学地比较困难。为什么呢？
然而在许多应用中，比如具有很大输出空间的学习任务中，研究人员们都已经实证地观察到了这些算法无法收敛到一个最优解（或者无法在非凸场景下收敛到一个极值点）。...id=Hkbd5xZRb 摘要：对于涉及到 2D 平面图像的学习问题，卷积神经网络（CNN）已经成为了默认选择的方法。...不过最近也有一些研究课题对于能够处理球面图像的模型产生了需求，比如无人机、机器人、自动驾驶汽车的全方位视觉问题，分子回归问题，以及地球的天气和气候建模问题。...在这篇论文中作者们介绍了构建球面 CNN 所需的基础理论。作者们提出了一种球面互相关的定义，它不仅有良好的表达性，而且具有旋转不变性。...作者们也展现了把球面 CNN 用于 3D 模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度以及有效性。
CNN模型的发展：自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结 深度学习最为根本的CNN模型架构，最基础的知识，深度学习研究者必学知识，了解一下？...卷积神经网络是深度学习的基础，尤其在计算机视觉领域发挥着重要的作用，从上世纪90年代的开山之作LeNet，到2012年的兴起之作AlexNet，从VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet...下面我们便来看一下自2012AlexNet-2017DRN的网络特点吧。 这些都是以ImagNet数据集为基础的模型设计。...CNN模型的发展，2012-2017年的发展，2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结。 ? ?...以上是这17篇文章的总结，稍后将会陆续推出各篇论文的详细架构，可能会稍晚一些，欢迎大家继续关注。
等模型。...CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。...ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。...这里的L指的是网络总层数（网络深度），一般情况下，我们只把带有训练参数的层算入其中，而像Pooling这样的无参数层不纳入统计中，此外BN层尽管包含参数但是也不单独统计，而是可以计入它所附属的卷积层。...这里有一份详细指南 【2】CNN模型之SqueezeNet 【3】CNN模型之ShuffleNet 【4】Object Detection系列（三） Fast R-CNN 【5】ResNet, AlexNet
6.7倍;对于backboone DC5-R50和DC5-R101，条件DETR收敛速度快10倍。...实验结果表明，对于Backbone R50和R101，条件DETR收敛速度快6.7倍;对于backboone DC5-R50和DC5-R101，条件DETR收敛速度快10倍。...DETR方法在训练上收敛缓慢，需要500个epoch才能取得良好的效果。...该体系结构由CNN Backbone、transformer encoder、transformer decoder、目标分类器和边界框位置预测器组成。...transformer encoder的目的是改进CNN Backbone的content embeddings输出。
，主要的形式有： 0-1损失 Log损失 Hinge损失 指数损失 感知损失 2. 0-1损失函数 在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。 3. Log损失函数 3.1....Log损失 Log损失是0-1损失函数的一种代理函数，Log损失的具体形式如下： l...Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1....，而感知损失只要样本的类别判定正确即可，而不需要其离判定边界的距离，这样的变化使得其比Hinge损失简单，但是泛化能力没有Hinge损失强。
【导读】专知内容组整理出最近arXiv放出的五篇论文，包括《Tomas Mikolov新作词向量表示，CNN Is All You Need，强化学习库, 自回归生成模型, 揭开神经网络中损失函数的神秘面纱...之所以要用CNN做序列模式建模，是因为CNN的计算容易并行化，而涉及到RNN的计算大多是连续的、不可并行的，这导致RNN方法遇到性能瓶颈。...与RNN不同，原始版本的CNN结构缺乏对序列转换所需历史信息的敏感性; 因此增强顺序意识（sequential order awareness）或位置敏感性成为CNN向更一般化的深度学习模型转化的关键。...在这项工作中，作者引入一个扩展的CNN模型，称为PoseNet，其加强了对位置信息的敏感程度。 PoseNet的一个显著特点是编码器和解码器中位置信息的不对称处理。...然而，这些参数造成结果不同的原因，以及它们对损失函数的影响，目前尚不清楚。 在本文中，文章中使用一系列可视化方法，分析神经网络的损失函数，以及损失函数对泛化性能的影响。
CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...这里的ksize是卷积核大小，stride是每一层的stride, RF是感受野大小 函数： def receptiveField(net, n_layers): for layer in range...RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理
在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。...另一种失真来源是量化损失，在低码率下使用粗糙量化和较大的量化步长时，残差信号的变换系数就产生了量化损失，这会引入振铃效应、平滑边缘或者模糊的失真。...提出的后处理框架 该方法为帧内（Intra）编码和帧间（Inter）编码的帧训练量不同的模型，对于 Intra 模型，使用了预测图像、QP 和解码图像来输入 CNN，在训练时逼近未编码图像。...Intra 模型 Inter 模型 为了解决这一问题，讲者提出了 4 个 CNN 模型，其中两个 Intra 模型，两个 Inter 模型，以不同的信息训练，并且以模型选择处理。...与现有方法的性能比较 讲者在最后总结道： CNN 质量增强方法可媲美手工设计的滤波器； 使用编码信息可以有效帮助 CNN 学习压缩伪影，其中预测信息，帧类型和 QP 信息较为有效； 模型选择策略有效。
翻译 | 姚秀清 郭蕴哲 校对 | 吴桐 整理 | 孔令双 与其他深度网络相比，GAN 模型在以下方面可能会受到严重影响。 不收敛：模型永远不会收敛，更糟糕的是它们变得不稳定。...例如，它使用很少的特征来对对象进行分类。 深度学习使用正则化和 Dropout 来缓解问题。 在 GAN 中，我们不希望模型过拟合，尤其是在数据噪声大时。...但如果判别模型响应缓慢，生成的图像将收敛，模式开始崩溃。 相反，当判别模型表现良好时，原始生成模型的成本函数的梯度消失，学习速度慢。...我们可以将注意力转向平衡生成模型和判别模型之间的损失，以便在训练 GAN 中找到最佳位置。 不幸的是，解决方案似乎难以捉摸。...人们提出了许多建议，研究者们对什么是最好的损失函数的争论仍在继续。 判别模型和生成模型的网络容量 判别模型通常比生成模型更复杂（有更多滤波器和更多层），而良好的判别模型可以提供高质量的信息。
问题 在我们的舆情系统里，客户标注了一批文章倾向性的数据，为了降低人工成本，客户希望使用模型来实现自动的标注。...但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下： 训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...关注损失函数 训练是有目标的，就是让loss值最小化，但是loss值最小和各个类别的准确都比较好却不是等价的，因为类别之间太不平衡了。loss最小，应该是倾向于整体准确率最好。...显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。 同事测试反馈效果还不错。 进一步 更进一步考虑： 1....关于损失函数的理解 损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。 机器学习里经常出现的距离函数往往也是这样的。
网络模型算法。...针对 LeNet-5 和 AlexNet 可以分别减少 108倍和 17.7倍的参数，而且不损失精度。...本文主要参考了文献【9】，文献【9】通过删除一些不重要的参数达到不损失精度的压缩CNN模型的效果。...这里我们用 W_k 表示CNN网络参数矩阵， 二值矩阵 T_k 表示 W_k 对应的项是否被删除。...3.4 Convergence Acceleration 为了加快训练速度，我们采用以下两个策略： 1）减少删除连接的概率，因为删除连接导致网络发生变化，导致训练难以收敛 2）卷积层和全链接层分开删裁连接
本文探讨了同等复杂度模型之间的知识迁移，并发现知识蒸馏中的学生模型在性能上要比教师模型更强大。...我们的目的不再是压缩模型，而是将知识从教师模型迁移给具有相同能力的学生模型。在这样做的过程中，我们惊奇地发现，学生模型成了大师，明显超过教师模型。...联想到明斯基的自我教学序列（Minsky』s Sequence of Teaching Selves）（明斯基，1991），我们开发了一个简单的再训练过程：在教师模型收敛之后，我们对一个新学生模型进行初始化...然后，在每个连续的步骤中，从不同的随机种子初始化有相同架构的新模型，并且在前一学生模型的监督下训练这些模型。在该过程结束时，通过多代学生模型的集成可获得额外的性能提升。 ?...一般来说，教师模型具有强大的能力和出色的表现，而学生模型则更为紧凑。通过知识迁移，人们希望从学生模型的紧凑性中受益，而我们需要一个性能接近教师模型的紧凑模型。
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN，但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白，所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。...通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型，比如：feature map与原图很接近，说明它没有学到什么特征；或者它几乎是一个纯色的图，说明它太过稀疏，可能是我们feature map数太多了（...---- 模型可视化 因为我没有搜到用paddlepaddle在imagenet 1000分类的数据集上预训练好的googLeNet inception v3，所以用了keras做实验，以下图作为输入...：Hypercolumns——将一个像素的 hypercolumn 定义为所有 cnn 单元对应该像素位置的激活输出值组成的向量），比较好的tradeoff了前面两个问题，直观地看如图： ?...CNN的可视化做的非常不错，譬如这个网站：http://shixialiu.com/publications/cnnvis/demo/，大家可以在训练的时候采取不同的卷积核尺寸和个数对照来看训练的中间过程
交叉熵损失+Sigmoid改进收敛速度 Sigmoid的函数特性导致反向传播算法收敛速度慢的问题，那么如何改进呢？换掉Sigmoid？这当然是一种选择。...使用交叉熵，得到的的δl梯度表达式没有了σ′(z)，梯度为预测值和真实值的差距，这样求得的Wl,bl的梯度也不包含σ′(z)，因此避免了反向传播收敛速度慢的问题。...而对于梯度爆炸，则一般可以通过调整我们DNN模型中的初始化参数得以解决。...对于无法完美解决的梯度消失问题，一个可能部分解决梯度消失问题的办法是使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，ReLU在卷积神经网络CNN中得到了广泛的应用，在CNN中梯度消失似乎不再是问题...激活函数和对数似然损失函数； 3）ReLU激活函数对梯度消失问题有一定程度的解决，尤其是在CNN模型中。
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？ 答：虽然两个模型都可以捕获接近像素之间的关系，但CNN具有以下属性： 1）它是平移不变的-像素的确切位置与滤镜无关。...2）不容易产生过拟合——CNN中的典型参数数量比DNN中的参数数量少得多。 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。...但是，在1层方案中，损失函数是凸的（线性/ S形），因此权重将始终收敛到最佳点，而与初始值无关（收敛可能会更慢）。 4.解释Adam优化器背后的想法。...模型的参数可以通过“硬”方式（即相同的参数）或“软”方式（即对损失函数的正则化/惩罚）共享。 10.什么是端到端学习？列举一些优点。...答：防止模型学到样本间的顺序。而这个顺序并不是样本自带的特征。 15.描述一些用于迁移学习的超参数。 答：保留几层，添加几层，冻结几层。 16。测试设备上是否使用了dropout？ 答：不！
基于多损失函数的模型融合 原理其实很简单，利用不同损失函数的特性，结合使用不同损失函数分别训练多个模型，将多个训练得到的模型结果进行加权平均或分段预测。...这里我们使用的是MAE 和 MSE： 平均绝对差值(MAE) 绝对误差的平均值，通常用来衡量模型预测结果对标准结果的接近程度。 ?...来源见水印 可以看出，MSE对误差进行了平方，这就会放大误差之间的差距，也即加大对异常值的惩罚，在高分段和低分段能获得更好的表现，使用MAE的模型在中分段能获得更好的表现。...因此可以结合使用以MSE和MAE为损失函数的模型，分段进行预测。 注：单模型而言，如果数据的异常值对于业务是有用的，我们希望考虑到这些异常值，那么就用MSE。...如果我们相应异常值只是一些无用的数据噪音，那就用MAE。 模型融合实例 书中使用lightgbm建模并进行融合，只列出关键代码。 ?
of Spurious Local Minima》 文章证明了在高斯分布的输入和L2损失的条件下（1）对于两层的神经网络，存在虚假的局部极小，但是梯度下降可以以一定概率收敛到全局最优点，给出了单隐层神经网络梯度下降的多项式收敛保证...图1（b）：这是上图（a）中CNN收敛性的图示，卷积大小p=20，非重叠块数目k=25 。图中展示了收敛到全局最优和虚假的局部极小的情况。其中前50epoch收敛速度很慢，之后梯度下降线性收敛。...图1：CNN设置与使用梯度下降进行网络学习的收敛速度。 ▌模型简介 ---- 我们也可以看到训练算法的伪代码，其和普通的梯度下降没有区别。 ? 本文证明了在高斯分布的输入和l2损失的条件下： 1....证明首先利用高斯分布的旋转不变性定义了损失函数。 ? 然后得到了梯度的期望值 ? 首先 ? 该引理表明，当梯度下降收敛，且 ? 与 ? 不正交，则必定收敛于全局最优点或者局部极小值点中的一个。 ?...文中对梯度下降动态性（gradient descent dynamics）给出了一个完整的定量描述来解释两阶段的收敛现象。这里我们列出一些未来的方向。 本文的分析集中在高斯输入的整体损失。
作者提出了一种基于CNN的全景分割新方法，该方法在单独的网络分支中处理作为输入的RGB图像和深度图，并以晚期融合的方式融合生成的特征图。...然而，为了减轻如图1所示的问题，作者提出了一种新的深度感知Dice损失，应用于作者模型中_thing_实例的 \mathcal{L}_{seg} 损失项。...在原始的Dice损失中，预测 Mask 中的错误阳性（FP）像素 p_{j} （由 g_{j}=0 和 p_{j}=1 表示）将降低Dice函数（公式4）的输出，因为该像素会增加分母1而不增加分子...为了获得后者，按照第5.1.2节描述的协议训练了另一个模型，但将平均值融合替换为根据方程3的融合方案。结果展示在表3中。...在本文中，作者提出了一种基于CNN的新型全景分割方法，它结合了颜色和深度信息，以克服仅基于RGB图像的现有方法的问题。深度以两种方式考虑。
同时，人脸识别的大规模应用成本高昂，因为其深度架构所需的计算成本很高。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。...，有些结果甚至优于大型 CNN 模型。...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。...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 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。 ?
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