考虑 BLEU 得分不仅只考虑单个单词，还应该考虑成对的单词(相邻的单词组)的得分 示例 法语句子 :Le chat est sur le tapis 人工翻译参考 1 The cat is on the...所以改进后的 Bleu 分数 即为 Count_Clip 之和除以 Count 之和 N 元组 BLEU 得分 一元组 Bleu 得分 N 元组 Bleu 得分 Bleu 得分细节 表示...n 元词组这一项的 BLEU 得分，为了使用一个数值来评价一个机器翻译系统，需要将 的数值整合进行计算。...即如果 机器翻译的长度 大于 人工翻译输出的长度 ，BP=1，而其他情况下 BP 的定义会遵从一个式子，从而减小 Bleu 得分的值。...Bleu 得分 是一个 单一实数评价指标 ，其在 机器翻译 和 图片描述 中应用广泛，用以评价机器生成的语句和实际人工生成的结果是否相近。
Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，非常好用。...我们先来直观看一下，Softmax究竟是什么意思 我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能 但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小的那个饥饿...所以我希望分值大的那一项经常取到，分值小的那一项也偶尔可以取到，那么我用softmax就可以了 现在还是a和b，a>b，如果我们取按照softmax来计算取a和b的概率，那a的softmax值大于b的...所以说不是max，而是 Soft max，那各自的概率究竟是多少呢，我们下面就来具体看一下 定义 假设我们有一个数组V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 image.png...Loss定义为交叉熵 image.png 取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求 2.计算上非常非常的方便 当我们对分类的
全文字数：2448字 阅读时间：12分钟 前言 实战语言模型系列： [L1]实战语言模型~语料词典的生成 [L2]实战语言模型~数据batching [L3]实战语言模型~构建embedding层...a Softmax层 在介绍完了如何处理数据以及如何构造样本之后，就可以构建我们的神经网络语言模型了，下面是使用LSTM构建的语言模型的大体结构： ▲使用循环神经网络实现自然语言模型的示意图 那可以看出上面着重写出来的两层...使用循环神经网络训练语言模型，对于每个cell，其实都相当于是一个有监督的多分类任务，每个词汇表中的单词代表一个类别。...时候的 ）； 调用softmax将logits转化为加和为1的概率，我们可以直接使用tf.nn.softmax(logits)来得到转换后的概率向量； b Softmax与交叉熵 在训练语言模型以及对训练好的语言模型的评估好坏...1，也就是拉一个； ▲按比例推所有拉一个 顺便说一句，由于softmax层以及embedding层的参数占所有参数的比重很大，所以通常我们共享embedding层以及softmax层的参数，这样不仅可以大幅度的减少参数数量而且还能够提高最终模型的效果
单位 | 上海交通大学博士生 转自| paperweekly 问题来源 最近读到一篇模型蒸馏的文章 [1]，其中在设计软标签的损失函数时使用了一种特殊的 softmax： 文章中只是简单的提了一下，...正是在这篇文章 [2] 中，Hinton 首次提出了 Softmax with Temperature 的方法。 先简要概括一下模型蒸馏在做什么。...图片 我们知道模型在训练收敛后，往往通过 softmax 的输出不会是完全符合 one-hot 向量那种极端分布的，而是在各个类别上均有概率，推断时通过 argmax 取得概率最大的类别。...我们在使用 softmax 的时候往往会将一个差别不大的输出变成很极端的分布，用一个三分类模型的输出举例： 可以看到原本的分布很接近均匀分布，但经过 softmax，不同类别的概率相差很大。...图片 可以这样理解，温度系数较大时，模型需要训练得到一个很陡峭的输出，经过 softmax 之后才能获得一个相对陡峭的结果；温度系数较小时，模型输出稍微有点起伏，softmax 就很敏感地把分布变得尖锐
01.引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。...在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势： 更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少； 便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新； 利于部署在特定硬件如FPGA，因为其内存受限。...Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面： 模型压缩：对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等手段； 对单个卷积层进行优化设计，如采用1x1的小卷积核，还有很多采用可分解卷积...net = tf.squeeze(net, axis=[1, 2]) self.logits = net self.prediction = tf.nn.softmax...模型SqueezeNet，其核心是采用模块的卷积组合，当然做了一些trick，更重要的其结合深度模型压缩技术，因此SqueezeNet算是结合了小模型的两个研究方向：结构优化和模型压缩。
作者： 叶 虎 编辑：赵一帆 01 引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。...在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势： 更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少； 便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新； 利于部署在特定硬件如FPGA，因为其内存受限。...Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面： 模型压缩：对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等手段； 对单个卷积层进行优化设计，如采用1x1的小卷积核，还有很多采用可分解卷积...net = tf.squeeze(net, axis=[1, 2]) self.logits = net self.prediction = tf.nn.softmax...模型SqueezeNet，其核心是采用模块的卷积组合，当然做了一些trick，更重要的其结合深度模型压缩技术，因此SqueezeNet算是结合了小模型的两个研究方向：结构优化和模型压缩。
作者：叶 虎 编辑：李文臣 引言 1 ShuffleNet是旷视科技最近提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。...目前移动端CNN模型主要设计思路主要是两个方面：模型结构设计和模型压缩。...ShuffleNet和MobileNet一样属于前者，都是通过设计更高效的网络结构来实现模型变小和变快，而不是对一个训练好的大模型做压缩或者迁移。...模型效果 4 那么ShuffleNet的模型效果如何呢？表2给出了采用不同的g值的ShuffleNet在ImageNet上的实验结果。...说点题外话，在之前计算力不足时，CNN模型有时会采用group convolution，而随着计算力的提升，目前大部分的CNN采用dense channle connections，但是现在一些研究又转向了
github.com/hollance/MobileNet-CoreML https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe 本文是 Google 针对手机等嵌入式设备提出的一个小网络模型...目标检测、细分类、人脸属性分析、场景识别 3 MobileNet Architecture 这个模型主要依赖于 Depthwise Separable Convolution 来降低计算量 3.1...其实标准卷积一次性做了两件事：普通的卷积 和 特征数量的变化 。Depthwise separable convolution 主要是将这两件事分开做。...Depthwise separable convolutions 的计算量为： ?...Width Multiplier: Thinner Models 如果我们想根据自己的意愿改变网络，这里只需要加入一个参数就可以了 width multiplier 3.4.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文主要对CNN领域的经典模型进行汇总，算是对近期的学习做一个小总结。...CNN模型汇总 一、LeNet5 模型 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。...AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。...整个AlexNet有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层为卷积层，后3层为全连接层，如图4所示。AlexNet最后一层是有1000类输出的Softmax层用作分类。 ...3卷积核，输出384个特征图； 第五层使用3*3卷积层，输出256个特征图，并进行池化； 第六层，第七层为全连接层，分别包含4096个隐层，也就是说，到全连接层时只剩4096个特征值； 最终，第八层为softmax
图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。 ?...图0 CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017） However，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。...所以，研究小而高效的CNN模型在这些场景至关重要，至少目前是这样，尽管未来硬件也会越来越快。 目前的研究总结来看分为两个方向：一是对训练好的复杂模型进行压缩得到小模型；二是直接设计小模型并进行训练。...本文的主角MobileNet属于后者，其是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型，其在accuracy和latency之间做了折中。 下面对MobileNet做详细的介绍。...在真实的移动端应用场景，像MobileNet这样类似的网络将是持续研究的重点。后面我们会介绍其他的移动端CNN模型 参考资料 1.
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。...最后的DenseBlock之后是一个global AvgPooling层，然后送入一个softmax分类器。...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
Softmax DNN推荐 一种可能的DNN模型是softmax，它将问题看作多类预测问题，其中： 输入是用户查询。...然而，增加参数的数量通常也使得模型更难以训练并且计算起来更复杂。最后一个隐藏层的输出用 ? 表示： ? 图2.隐藏层的输出， ψ(X) Softmax输出：预测的概率分布 ? ? ? ? ?...训练数据 softmax训练数据由查询特征X以及用户与之交互的项目向量（表示为概率分布 p）组成，在下图中用蓝色标记。模型的变量是不同层中的权重，在下图中用橙色标记。...通常使用随机梯度下降或其变体方法来训练模型。 ? ? ? ? 矩阵分解（FM）VS SOFTMAX DNN模型解决了矩阵分解的许多限制，但通常训练和预测的代价更高。...下表总结了两种模型之间的一些重要差异。 矩阵分解 Softmax DNN 查询特征 不容易包括在内 可以包括在内 冷启动 不容易处理词典查询或项目。
word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 在word2vec原理(一) CBOW...基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。...里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中$V$是词汇表的大小， ? ...基于Hierarchical Softmax的模型梯度计算 image.png 3. 基于Hierarchical Softmax的CBOW模型 image.png 4....在源代码中，基于Hierarchical Softmax的CBOW模型算法在435-463行，基于Hierarchical Softmax的Skip-Gram的模型算法在495-519行。
softmax和分类模型 内容包含： softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型...使用pytorch重新实现softmax回归模型 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。...模型训练和预测 在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。如果它与真实类别（标签）一致，说明这次预测是正确的。...获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。...现在我们的模型训练完了，可以进行一下预测，我们的这个模型训练的到底准确不准确。
在CNN的图像分类器阶段，模型的预测为得分最高的输出。模型的目标是让正确的输出得分最高，而让错误的输出得分较低。...评分分为两部分： Logit分数——原始得分 Softmax——每个输出的概率（0-1之间）。所有输出得分之和等于1. 1....所有乘积相加，最后加上偏置项，得分最高的为模型的猜测。 ? 所以，为什么不到此为止？...Softmax——夏洛克的置信度加权概率得分 2.1 夏洛克的置信度 为了得出夏洛克的置信度，我们以e（等于2.71828…）为底数，以logit得分为指数。...在描述每种公式变体之前，先概括一下它们的共同点： 比较正确分类的概率（Elon，1.00）和CNN的预测（Elon的softmax得分，0.97）。
1.实现softmax回归模型 首先还是导入需要的包 import torchimport torchvisionimport sysimport numpy as np#替代d2l库的库from IPython...开启模型参数梯度W.requires_grad_(requires_grad=True)b.requires_grad_(requires_grad=True) 1.3实现softmax运算 softmax...#这部分用了广播机制 1.4定义模型 将第二步做的和第三步做的合起来。...根据得到的索引在输入中取值#[1,2],[3,2] 因为softmax回归模型得到的结果可能是多个标签对应的概率，为了得到与真实标签之间的损失值，我们需要使用gather函数提取出在结果中提取出真实标签对应的概率...1.8训练模型 在训练模型时，迭代周期数num_epochs和学习率lr都是可以调节的超参数，通过调节超参数的值可以获得分类更准确的模型。
模型表现 数据集使用的是SemEval 2010 Task 8，共有19种关系类别（双向的9类 + 一类Other）。 ? 小结 以上就是基于CNN进行关系抽取的整体思路。...（W_2）- 用于softmax的全连接层参数矩阵（W_3） 引入位置信息，CNN相对RNN较弱的是对长距离位置的建模，这里加上PE后可以很有效缓解这个问题，之后的很多研究（CNN,attention...创新点 模型的框架这里就不多啰嗦了，直接看重点，想比与之前的CNN论文，本文的创新主要有以下几点： 1....首先右边第一项计算的是正样本的得分只有大于margin的时候才不会有损失，否则就需要计算损失，即得分越高越好；右边第二项计算的是负样本的得分只有小于 -margin才不计算损失，即负样本得分越小越好；是不是跟...经过之前是实践（参考github），发现确实模型在对Other类型的处理部分并不是很理想，拉低了最终的得分。
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
最近提出的 CNN 滤波方法 方法 下图是所提出的基于 CNN 的后处理增强方法，其关键之处在于使用了编码信息，背后的动机在于伪影是编码工具造成的，应该让 CNN 了解这些信息。...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。...对于 Inter 模型，CNN 的输入包含运动补偿信息、QP 和解码图像，以类似的方式进行训练。讲者也给出了运动补偿信息有用的例子。...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。
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