https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89496476 Spatial as Deep: Spatial CNN for Traffic 最近有人讲 CRF 和 CNN 结合起来使用。 ? mean field algorithm 可以通过 CNN网络实现。 而且这个过程是其CNN的输出进行处理的，可能对 CNN 网络中的 top hidden layer 输出信息处理更合适。 这里我们提出 Spatial CNN 来解决上面的问题 ? 前一个 slice 卷积输出和 当前 slice 相加 可以看做一个 residual，deep SCNN messages are propagated as residual (3) Flexibility 这个视角不包括 CNN提取特征的时间
http://www.inference.vc/everything-that-works-works-because-its-bayesian-2/ Why do Deep Nets Generalise Understanding deep learning requires rethinking generalization https://arxiv.org/abs/1611.03530 上面这篇文献说明了网络模型强大的过拟合能力 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima https://arxiv.org/abs 1609.04836 但是下面的文献得出相反的结论： claim sharp minima can generalize well Sharp Minima Can Generalize For Deep
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【导读】本文利用非参数化方法来可视化CNN模型，希望帮助理解CNN。 专知公众号转载已获知乎作者余俊授权。 在这篇开创Deep Learning新纪元的论文中，Krizhevshy直接可视化了第一个卷积层的卷积核： ? 然后再2015年，Yosinski[5]根据以往的可视化成果(包括参数化和非参数化方法)开发了一个可用于可视化任意CNN模型的toolbox:yosinski/deep-visualization-toolbox 接下来我们使用[5]中的Deep Visualization toolbox对CNN进行可视化。 code $ git clone https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox $ cd deep-visualization-toolbox
学习策略 (1) 在识别方面，Tree-CNN的思想很简单。 经过incremental/lifelong learning后的Tree-CNN的结构如图3（b）所示。 具体训练过程如图6所示。 2、实验结果分析 在这部分，作者通过设置两个参数来衡量Tree-CNN的性能。 图7比较了在CIFAR-10上微调网络和Tree-CNN的识别效果对比，可以看出相对于微调策略，Tree-CNN的Training Effort仅比微调全连接层高，而准确率却能超出微调全连接层+conv1 图 8 从图7、图8中可以看出Tree-CNN的准确率已经和微调整个网络相差无几，但是在Training Effort上却远小于微调整个网络。
Batch Normalization 据说可以提升效果，不过我没有尝试过，建议作为最后提升模型的手段，参考论文：Accelerating Deep Network Training by Reducing
从Facebook的自动标记照片到自驾车，CNN使图像分类领域发生重大突破，它是当今大多数计算机视觉系统的核心。 最近我们也开始将CNN应用于自然语言处理中的问题，并得到了一些有趣的结果。 应用于NLP问题的CNN表现相当不错。简单的单词袋模型是一个明显带有错误假设的过度简化，但它仍然是多年来的标准方法，并带来了相当不错的结果。 使用CNN很重要的理由是它们很快，非常快。 我将使用两种方法实现它： 1）使用1D卷积和池化的CNN 2）使用2D卷积和池化的CNN 我们将使用Deep Learning Studio实现此功能 如果你不熟悉如何使用Deep Learning Studio ，可以查看： 完整使用指南：https://towardsdatascience.com/deep-learning-made-easy-with-deep-learning-studio-complete-guide-a5c5ae58a771 1）项目创建： 登录到本地或在云中运行的Deep Learning Studio后，创建一个新项目。
编辑：CVer编辑Amusi https://www.zhihu.com/question/41631631 你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？ Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks，trick 合集 2。 33条神经网络训练秘技，trick 合集 3。 Batch Normalization据说可以提升效果，不过我没有尝试过，建议作为最后提升模型的手段，参考论文：Accelerating Deep Network Training by Reducing Networks（各种训练技巧集大成） EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks（当前对参数利用最有效的 CNN
DeshadowNet: A Multi-context Embedding Deep Network for Shadow Removal CVPR2017 本文使用深度学习CNN网络来进行阴影去除 automatic and end-to-end deep neural network (DeshadowNet) 阴影去除也算是一个老大难问题了，目前存在的方法主要问题有如下三点： 1）Lack
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。 如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。 Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年 Lenet 就从Lenet说起，可以看下 说实话，这个model的意义比后面那些model都大很多，首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性，然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果，确实让CNN和GPU都大火了一把，顺便推动了有监督DL Deep Residual Learning 这个model是2015年底最新给出的，也是15年的imagenet比赛冠军。
这里主要的思路还是先进行运动检测，看看当前帧有没有运动物体models that detect differences (to exploit temporal locality locality)，然后再对每个相机训练一个小的 CNN And, for particularly tricky frames, NoScope can always fall back to the full CNN.
\phi(x_j)K(xi,xj)=ϕ(xi)⋅ϕ(xj) 代替, 此时对偶问题的目标函数为 image.png 分类决策函数为 image.png 正定核 TODO CNN Convolutions 2014 ImageNet top-5 error 6.7% Inception, network in network Inception GoogLeNet ResNet Deep DenseNet ECCV 2016 PDF 通过增加跨层的 CNN 连接，解决反向传播时的梯度弥散问题。[5] ? DNN-weighted Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 16 RecSys RNN ? multi-scale approach: Farable et al. 2013，多个尺寸图片，分别训练模型，最后把结果叠加 refinement: Pinheiro and Collobert, Recurrent CNN
概述 Deep Crossing[1]是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，Deep Crossing的网络结构对传统的FNN（Feedforward Neural Network 在Deep Crossing网络模型中，主要的优化点为：在Deep Crossing网络中增加Multiple Residual Units层，便于构建更深的网络。 2. 算法原理 2.1. Deep Crossing的网络结构 Deep Crossing的网络结构如下图所示： 从Deep Crossing的网络结构上看，整个网络由四种类型的层组成，分别为：第一种层为特征Embedding 经过Stacking层后便是Multiple Residual Unit层，其结构图如下所示： Residual Unit层最初是在ResNet[2]中提出的用于构建深层CNN的方法，也称为残差网络， 总结 Deep Crossing网络的两个特点是Deep和Crossing，首先，对于Deep，得益于残差网络的优点，Deep Crossing网络通过Multiple Residual Unit层构建足够深的深层网络
Wide & Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力和 DNN 模型的泛化能力，从而提升整体模型性能。 论文作者结合两者的优点，提出了一个新的学习算法——Wide & Deep Learning，其中Wide & Deep分别对应Memorization & Generalization。 对于Wide来说，它现在的任务是弥补Deep的缺陷，其他大部分的活就交给Deep了，所以这时的Wide相比单独Wide也显得非常“轻量级”，这也是Join相对于Ensemble的优势。 结合 Wide 与 Deep 的优势，提出了联合训练的 Wide & Deep Learning。 相比单独的 Wide / Deep模型，实验显示了Wide & Deep的有效性，并成功将之成功应用于Google Play的app推荐业务。
出人意料的是，加入所谓的deep后，算法竟有了突破性进展，取得了非凡的成绩。今天我们就要去挖掘这里的Deep所代表的秘密以及其算法成功的原因。 ? 什么是Deep ? 简单而言，Deep的意思的深度，取自于深度学习(Deep Learning)。 说到深度学习，我们不得不介绍神经网络。早在上世纪八九十年代，神经网络早已经被发明并投入使用。 人们把层数很多的神经网络叫做深度神经网络，并将相关应用叫做深度学习(deep learning)。足以见得，人们对于深度的喜爱程度。 也是因为这个原因，加入神经网络的Q-learning算法，才被叫做Deep Q-learning。 ? 为什么要Deep ? 因此打乱学习经历的相关性，有助于我们提高Deep Q-learning的学习效率，使得这个基于神经网络的方法更上一层楼。
和BP网络不同的是，cnn的特点是权值共享（卷积核filter），并且不需要人工的特征分析。 而在cnn中我们所使用的filter卷积核（三维，大小*通道数），遍历一个样本所使用的权值都是相同的，即所谓的权值共享。 通过一系列的卷积+池化的操作，完成了对图片数据的特征提取。 cnn的最后会将末端得到一个长长的向量，并送入全连接层配合输出层进行分类。 高维输入：图片由RGB三种像素，一个filter有一个通道数，输出结果为二维结构，为一个二维平面。
Android系统提供了Textview来提供文字的显示，但很多时候开发者还需要使用Canvas来绘制Text，这时候，canvas.drawText()就不像...
简介 CNN 是专门用于处理网格化数据的神经网络。 CNN 中新增了 Convolution 层和 Pooling 层，CNN 的层的连接顺序是「Convolution-ReLU-(Pooling)」（Pooling 层有时会被省略）。 CNN 的优势 全连接层（Affine 层）忽略了数据的形状。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的 3 维形状。但是，向全连接层输入时，需要将 3 维数据拉平为 1 维数据。 因此，在 CNN 中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。 【注】把 3 维数据表示为多维数组时，书写顺序为（channel, height, width）。
此次介绍一下基于vae的一个经典改进DFC-VAE，所谓的dfc就是deep feature consistent，原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss , we enforce deep feature consistency between the input and the output of a VAE, which ensures the VAE ,然而ＭＳＥ ＬＯＳＳ并不能捕捉到图片中的空间关系与知觉信息，原文是这样说的：” Such measurements are easily implemented and efficient for deep
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