一、问题描述 当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能(识别率、分类准确率)。。。...最后评估测试集，发现准确率为69.36%，也没有达到很满意的程度，说明我们对模型需要进行很大的改进，接下来进行漫长的调参之旅吧!...dropout：在每次训练的时候，让某些的特征检测器停过工作，即让神经元以一定的概率不被激活，这样可以防止过拟合，提高泛化能力 [4]。...目标函数值没有明显的下降，但是验证集准确率有一定的提升，而对于测试集，准确率也提升至86.24%。...八、总结 对于CIFAR-10图像分类问题，我们从最简单的卷积神经网络开始，分类准确率只能达到70%左右，通过不断地增加提升模型性能的方法，最终将分类准确里提升到了90%左右，这20%的准确率的提升来自于对数据的改进
视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。...近期有代表性的图像分类模型的ImageNet准确率和模型大小之间的强关联。...这一模型在多个流行的数据集上表现良好，比如将ImageNet上的single-crop准确率提高到84.3%，将CIFAR-10上的准确率提高到99%，CIFAR-100准确率提高到91.3%。...这个巨大的模型在没有任何外部数据的情况下达到了当前最先进的84.3% top-1 / 97% top-5 single-crop验证准确率。...其巨大的模型将 CIFAR-10的准确率提高到99%，将CIFAR-100的准确率提高到91.3%。 ?
这时我意识到我需要学习和应用传统的图像处理技术，这些技术不需要像先进的机器学习方法那样需要大量的计算和基础设施成本，但仍能将性能提高到可接受的水平。 那么我们如何使用传统的图像处理来解决问题呢？...项目：昼夜图像分类器 我们建立了一个简单的分类器，在给定一幅图像的情况下，可以正确地识别出它是白天图像还是夜晚图像。大多数基于视觉的系统都需要区分白天和夜晚。...现在我们有了一个特征，我迫不及待地要和你一起构建分类器。 步骤4：构建分类器 我们已经习惯了先进的机器学习算法；这次我们使用简单有效的方法。我们定义了一个特征，需要一种基于特征的图像分割方法。...结尾 我们在计算机视觉管道中实现了一个昼夜分类器。我们在整个管道中使用逐步的方法来构建这个分类器。...现在，我探索各种方法，并在开发产品之前评估可解释性、基础结构、性能和成本之间的权衡。 从那以后我再也没有听到客户拒绝过。
BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。...近期有代表性的图像分类模型的ImageNet准确率和模型大小之间的强关联。...这一模型在多个流行的数据集上表现良好，比如将ImageNet上的single-crop准确率提高到84.3%，将CIFAR-10上的准确率提高到99%，CIFAR-100准确率提高到91.3%。...这个巨大的模型在没有任何外部数据的情况下达到了当前最先进的84.3% top-1 / 97% top-5 single-crop验证准确率。...其巨大的模型将 CIFAR-10的准确率提高到99%，将CIFAR-100的准确率提高到91.3%。 ?
为了描述 3D 数据的几何特征，研究者专注于局部几何的获取，提出各种基于卷积、图卷积或者注意力机制的「复杂的」局部几何描述模块。然而这些操作往往会导致较慢的推理速度，并没有带来实质的提高。...因此，我们可能需要重新考虑复杂的局部特征提取器的必要性，并进一步重新审视点云分析中简洁的设计理念。...下图显示了 PointMLP 在 modelNet40 上与其他网络的速度 / 准确率比较。...不仅大幅提高了分类的准确率，还提供了更快的推理速度。...值得注意的是，在 ScanObject NN 上，PointMLP 取得了 85.4% 的分类准确率（该研究给出代码的准确率达到 86.1%），大幅超越第二名的 82.8%。
然而，大多数神经网络对数据的需求很高，这种需求随着模型参数数量的增加而增加。 在众多模型中，深度神经网络（DNN）由于准确率高，因此常常被用来进行文本分类。...然而，DNN 是计算密集型的，在实践中使用和优化这些模型以及迁移到分布外泛化 (OOD) 的成本非常高。 研究者开始寻求替代 DNN 的轻量级方法，使用压缩器进行文本分类开始得到大家的关注。...针对这一缺陷，本文提出了一种文本分类方法，他们将无损压缩器（如 gzip）与 k 最近邻分类器（kNN）相结合。...方法概览 本文方法包含了一个无损压缩器、一个基于压缩器的距离度量以及一个 K 最近邻分类器。其中无损压缩器旨在通过将较短代码分配给概率更高的符号，来使用尽可能少的比特表示信息。...研究者将自己的方法与 1）需要训练的神经网络方法和 2）直接使用 kNN 分类器的非参数方法，这里有或没有对外部数据进行预训练。
在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 上的扩展实验证明了该方法可以显著提高不同深度学习模型对高强度对抗攻击的鲁棒性，同时还不会牺牲准确率。...最近，Cisse 等人 [5] 探索了基于 DNN 分类器的 Lipschitz 常数，并提出了 Parseval 训练法对该常数进行控制，从而提高 DNN 分类器的鲁棒性。...本文提出了 DeepDefense，这是一种用于训练 DNN 提高模型鲁棒性的对抗正则化方法。与很多已有的使用近似和优化非严格边界的方法不同，研究者准确地将一个基于扰动的正则化项结合到分类目标函数中。...在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 上的扩展实验证明了该方法可以显著提高不同 DNN 对高强度对抗攻击的鲁棒性，同时还不会牺牲准确率。 ?...第 7-9 列：FGS 扰动图像上的分类准确率，ε_ref 是使得 50% 的扰动图像被本文提出的正则化模型误分类的最小 ε 值。 ? 表 2：精调过程中的一些超参数。 ?
这些方法在一定程度上提高了DTI预测的精度。然而，这些方法没有考虑药物-药物或蛋白质-蛋白质相互作用。基于网络的方法基于网络拓扑计算药物和目标之间的相似性。...这说明在不同DTI之间建立连接可以有效地提高算法区分真假DTI的能力。在 ? 和 ? 任务中，阳性组没有发现某些药物或靶点，因此结果不如 ? 好。 ? 图4....如图5所示，GCN-DTI对拮抗剂的分类效果最好，准确率为94.53%。3026种DTI的平均分类准确率为89.76%，表明GCN-DTI对不同类型关联的分类是有效的。 ? 图5....GCN-DTI在分类关联类型任务中的准确率 四、总结 越来越多的研究试图使用计算方法准确地识别DTI。...GCN-DTI的开发克服了先前方法没有考虑DPP之间关联的缺点，并提高了预测精度，具有较高的AUPR和AUC值。大多数先前的研究集中于构建单独的药物和蛋白质网络，并预测连接这两个网络的边缘。
作者 | Michelangiolo Mazzeschi 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 在没有数据集的情况下使用分类模型。Github存储库中提供了完整的代码。...想构建一个辣味分类器，如果没有任何数据开始，这将是一项艰巨的任务。在互联网上唯一能找到的是一张不同麻辣胡椒的比较表（希望是相同的比例）。 ? 将需要将此数据转换为数字数据。...然后对于长度和宽度，将需要使用此数据作为均值的两个单独的正态分布。对于标准差，将使用平均值的10％（这样就不必在Google上搜索每个辛辣胡椒的详细信息）。...分开的直方图中的高度和宽度 4.创建模型 将使用的模型是朴素贝叶斯分类器。...而不是许多其他模型，该模型专用于以下数据： 是独立的 服从正态分布 因为是按照这些前提建立数据集的，所以该分类器非常适合我要构建的内容。
图像处理软件分类挑战赛的终极目标是，在考虑实际推理时间的情况下，提高多层分类框架的准确度。为了达到这个目标，就要解决以下三方面的问题。...第一，一般情况下，我们会在每个验证图像的多个类似实例中运行一个给定模型的多个训练实例。这种方法叫做模型平均或DNN集成，可以极大提高推理所需的计算量，以获得published准确度。...本文旨在对过去4年图像处理软件分类挑战赛上出现的不同种类的先进的DNN架构做对比，从计算需要和准确度两个角度做分析，主要比较这些架构与资源利用实际部署相关的多个指标，即准确度、内存占用、参数、操作时间、...由于功耗固定，我们甚至可以进一步得出能耗限制下的最大准确率，这可以作为需要在嵌入式系统上运行的网络的基本设计因素。由于没有了扰流器，考虑前向推理时间时，准确率与吞吐量之间的线性关系转变为双曲线关系。...这意味着在 VGG 架构中引入的自由度带来的准确率上的提高不大。
评估 DNN 时，我们输入一个图像，DNN 为每一个对象分类输出分值向量；分值最高的分类将成为图像中最有可能的对象分类。...正确地理解这些不同的方法和它们发展的趋势对于提高 DNN 引擎的效率至关重要。 其中包括： LeNet [9] 于 1989 年提出，是最早的 CNN 方式之一。...DNN 开发资源 DNN 得以快速发展的一个关键因素是研究社区与产业界使得一系列开发资源变得可用。这些资源对 DNN 加速器的开发也很关键，提供工作负载的特性、在模型复杂性和准确率上促进权衡性的探索。...流行的分类数据集 在许多公开的数据集中有许多人工智能任务可用来评估 DNN 的准确率。公开数据集对对比不同方法的准确率而言非常的重要。最简单也最常见的任务是图像分类。...图 22：DNN 的数据流。(a) 权重固定（WS），(b) 输出固定（OS），(c) 没有局部复用（NLR） VI. 近场数据处理 在上一章节中，我们强调了数据流通主导了能源的消耗。
在训练一个图像分类网络时，他们不仅指导网络提高其分类图像的能力，还添加了一个降低（或提高）神经元中类选择性程度的激励。 ?...点的颜色代表类选择性在 DNN 神经元中被激励的程度。x 轴表示 DNN 神经元间的平均类选择性，y 轴表示 DNN 图像分类的准确性。...灰色的点表示中立——既不鼓励也不抑制类选择性——表示这种类型 DNN 在自然状态下的类选择性发生水平，研究者将其作为一个比较分类准确率的基线。...通过抑制类选择性（蓝色点），我们可以将测试准确率提高 2% 以上。相比之下，激励类选择性（红色的点）会对 DNN 的图像分类能力产生明显的负面影响。...本文中的研究也表明，在没有类选择性操纵的情况下，DNN 自然而然地学习尽可能多的类选择性，而不会对性能产生负面影响。
当我们使用一个DNN的时候，我们输入一幅图片，DNN输出一个得分向量，每一个分数对应一个物体分类；得到最高分数的分类意味着这幅图片最有可能属于这个分类。...训练DNN的首要目标就是确定如何设置权重，使得正确分类的得分最高（图片所对应的正确分类在训练数据集中标出），而使其他不正确分类的得分尽可能低。...前面提到的是最常见的方法，被称为监督学习，其中所有的训练样本是有标签的。无监督学习是另一种方法，其中所有训练样本都没有标签，最终目标是在数据中查找结构或聚类。...DNN极大地提高了许多计算机视觉任务地准确性，例如图像分类，物体定位和检测，图像分割，和动作识别。...语音和语言 DNN也极大地提高了语音识别和许多其他相关任务地准确率，例如机器翻译，自然语言处理和音频生成。
与其它机器学习算法相比，深度神经网络（DNN）在过去十年里实现了巨大的准确率提升。它的应用领域很广，如图像分类、目标检测、自动驾驶和无人机导航等。...这两种方法都有助于 DNN 加速，因而该论文对它们进行了评估。 多年来，通用处理器（GPP），尤其是多核 CPU 和 GPU，一直是 DNN 推理的主要硬件平台。...作者评估了每种方法定制硬件实现的性能，重点关注准确率、压缩、吞吐量、延迟和能效。 基于本文确定的趋势，作者提出了一些有前景的未来研究方向。 目前已有一些关于 DNN 近似的综述。...在这些综述中，Cheng 等人 [24] 简要评估了 FPGA 实现的系统级设计。Guo 等人仅综述了量化方法，没有提到权重减少。...权重减少 DNN 近似算法的第二个关键主题是权重减少，即被认为不重要的参数会被完全消除。权重减少通过减少工作负载和片外内存流量来提高硬件推理的性能。
笔者寄语：分类器算法最后都会有一个预测精度，而预测精度都会写一个混淆矩阵，所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive...我们主观上希望这两个指标越大越好，但可惜二者是一个此消彼涨的关系。除了分类器的训练参数，临界点的选择，也会大大的影响TPR和TNR。有时可以根据具体问题和需要，来选择具体的临界点。 ?...如果我们选择一系列的临界点，就会得到一系列的TPR和TNR，将这些值对应的点连接起来，就构成了ROC曲线。ROC曲线可以帮助我们清楚的了解到这个分类器的性能表现，还能方便比较不同分类器的性能。...该比例代表着分类器预测精度。...，例如常见的ROCR包，它不仅可以用来画图，还能计算ROC曲线下面积AUC，以评价分类器的综合性能，该数值取0-1之间，越大越好。
同时通过算法优化，在模型训练提速的同时，提升了模型的分类准确度10%以上。基于此DNN框架，微信语音识别业务得到进一步完善，已于2014年初全量上线微信语音输入和语音开放平台。...基于CNN并行框架中的模型并行，图像业务能够支持更大规模图像分类模型，在ImageNet 2012数据集中获得了87%的top5准确率，处于国际先进水平。...2012年图像识别领域在ImageNet图像分类竞赛中取得了85%的top5准确率，相比前一年74%的准确率有里程碑式的提升，并进一步在2013年获得89%的准确率。...另一方面，DNN需要大量数据才能训练出高准确率的模型。DNN参数量大，模型复杂，为了避免过拟合，需要海量训练数据。两方面因素叠加，导致训练一个模型耗时惊人。...采用数据并行后，相对于单卡训练过程，关键的问题是参数交换过程引入额外时间消耗，拖累了并行性能，使得加速比很难提高。我们通过一个精心设计的拓扑完成参数交换，提升整体性能。
它等于10-9秒，这与最先进的微芯片单时钟周期（最小的时间单位）相当。 此外，研究者测试发现，PDNN对图像进行2分类和4分类的准确率分别高达93.8%和89.8%。...先来看看传统DNN： 图a是传统DNN的结构示意图，包括一个数据排列单元，然后是输入层、几个隐藏层，和一个提供分类输出的输出层。...一组实验测试了PDNN芯片的二分类性能：需要对共计216个“p”和“d”字母组成的数据集进行分类。 该芯片准确率高于93.8%。...（（92.8%+94.9%）/2） 另一组实验测试了PDNN芯片的四分类性能：需对共计432个“p”、“d”、“a”、“t”字母组成的数据集进行分类。 该芯片分类准确率高于89.8%。...为了比较这个PDNN和传统DNN的图像分类准确性，研究者还测试了在Python中使用Keras库实现的190个神经元组成的DNN，结果显示：它在相同图像上的分类准确率为96%。
6 月 5 号王玮提交的 ALICE large ensemble (Alibaba DAMO NLP) 系统在 WNLI 上取得了 80.8% 的准确率，6 月 7 号微软提交的 MT-DNN-ensemble...然后 Transformer 编码器通过自注意机制捕捉每个单词的语境信息，在 l_2 中生成语境嵌入序列。这就是我们的多任务目标函数训练得到的共享语义表征。 ? 表征学习 MT-DNN 模型的架构。...输入 X（一句话或句子对）首先表征为一个序列的嵌入向量，在 l_1 中每个词对应一个向量。然后 Transformer 编码器捕捉每个单词的语境信息并在 l_2 中生成共享的语境嵌入向量。...最后，针对每个任务，特定任务层生成特定任务的表征，而后是分类、相似性打分、关联排序等必需的操作。...如图所示，较低层（即文本编码层）在所有任务中共享，而顶层是任务特定的，组合不同类型的 NLU 任务，如单句分类、成对文本分类、文本相似性和相关性排序。
在这篇 BagNet 论文中，作者发现对于 ImageNet 分类任务，BagNet（86% Top-5 准确率）相比于传统的深度 AlexNet（84.7% Top-5 准确率）能获得更好的效果。...图 1：深度 BagNet 的简要流程。A) 模型从截取的图像块抽取特征，其中每一个图像块会馈送到一个线性分类器中，并为每个类别产生一个热力图。...作者没有清晰地阐明这一点，但略读一遍论文很容易得出这样的结论：「DNN 糟糕透了，不过是 BagNets 而已」。但实际情况并非如此（作者的实验表明了这一点）。...如果我们训练一个可以通过集成全局信息提高分类性能的模型，而且它最终只是在局部特征上过拟合，那么这将是一个非常有趣的结果，这意味着我们需要一个不允许模型以这种方式作弊的优化目标。...这表明，相比于之前的 BoF 分类器，过去几年 DNN 的进步大部分是通过更好地精调取得的，而不是不同的、高质量决策策略。 ?
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