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卷积神经(二) ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、

卷积神经(二)——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、概述本文主要介绍几种卷积模型,学习它们的结构、组成、特点等。 四、VGG-16?VGG-16是一个非常对称的,它的每一层都是成倍的增加或减少,有固定的卷积模型和池化模型。 2、是由若干块组成,这里先介绍块(residual block)。?如上图所示,现在考虑第l、l+1、l+2层。 3、则是由若干块组成,每次都是跳跃1层,抵达下一层,即跳跃都是隔一层的跳跃。? 5、普通综上,普通隔层跳跃,则可以形成。?六、1*1卷积1、简介1*1卷积,即卷积的滤波器是1*1的。

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卷积神经的经典结构(二)

正文部分系《解析卷积神经——深度学习实践手册》基础理论篇部分,本次将详细介绍卷积神经中经典模型案例分析,包括Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network、模型 •深度其实,He等人提出的深度与高速公路的出发点极其相似,甚至可以看作是高速公路的一种特殊情况。在高速公路中的携带门和变换门都为恒等映射时,公式可表示为:? 这两个分支经过一个简单整合(对应元素的相加)后,再经过一个非线性的变换ReLU激活函数,从而形成整个学习模块。由多个模块堆叠而成的结构称作“”。?下图展示了两种不同形式的模块。 因此,在函数输人输出维度一致的情况下,不需要引人额外的参数和计算的负担。 此外,将与传统的VGG模型对比可以发现,若无近路连接,实际上就是更深的VGG,只不过以全局平均汇合层替代了VGG结构中的全连接层,一方面使得参数大大减少,另一方面减少了过拟合风险

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    CVPR21 Oral 图像风格化鲁棒性的再思考和提升 论文解读

    图中的层就是用来计算 和 的那些层,其中的ResNet就是普通标准配置的ResNet,NoResNet是不带连接的ResNet,pseudo-VGG是作者改造的、层数更深的VGG,pseudo-ResVGG 是带的、更深的VGG,带星号的,则是使用了作者提出的 (SWAG)技术。 我们可以总结出以下几点原因:Peaky maximum:图(a)中可以看到,图中带连接的模型,随着层数的加深,maximum值也在不断加大,而反观不带的普通VGG等,其值不断减小。 Small entropy:图(b)中可以看到,不使用SWAG的话,带的模型,随着层数的加深,熵值急剧减小。对Gram maxima和Gram entropy而言,也有类似的结论。 知识蒸馏角度理解——成对的高熵更易学习让我们将风格迁移这一优化过程看成是一种知识提炼的过程: 中的 可以看作是学生, 可以看作是教师

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    深度学习: ResNet ()

    IntroductionResNet () 由He Kaiming、Sun jian等大佬在2015年的论文 Deep Residual Learning for Image Recognition 于是 ResNet () 在2015年便应运而生: ?模块是由下面这种 模块 垒叠而成: ? 瓶颈模块 中的1×1卷积能够起到升降维的作用,从而令3×3卷积可以在较低维度的输入上进行。在非常深的中,该设计可大幅减少计算量。 由于 模块 的引入,有效缓解了梯度消失的影响,使得模型层数可以大大增加。下图为 ResNet-34VGG-19 的深度对比: ? 下图为 ResNet-152VGG-19 的深度对比。深度距就更夸张了: ?随着层数的加深,模型的表达能力自然跟着水涨船高: ?

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    秘闻 | 卷积神经的那些秘密

    ResNet在结构上做了大创新,而不再是简单的堆积层数,ResNet在卷积神经的新思路,绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。下图为神经的基本模块(专业术语叫学习单元)? 输入为x,输出为F(x)+x,F(x)代表中数据的一系列乘、加操作,假设神经最优的拟合结果输出为H(x)=F(x)+x,那么神经最优的F(x)即为H(x)与x的,通过拟合来提升效果 为什么转变为拟合就比传统卷积要好呢? 因为训练的时候至少可以保证为0,保证增加学习单元不会降低性能,假设一个浅层达到了饱和的准确率,后面再加上这个学习单元,起码误不会增加。 自上面两表中,我们可看出能够在深度增加的情况下维持强劲的准确率增长,有效地避免了VGG中层数增加到一定程度,模型准确度不升反降的问题。 ResNet特点:1.层数非常深,已经超过百层。

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    基于PaddlePaddle的图像分类实战 | 深度学习基础任务教程系列(一)

    • Dropout : 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作,提高的泛化能力,一定程度上防止过拟合。接下来我们主要介绍VGG,ResNet结构。 针对随着训练加深导致准确度下降的问题,ResNet提出了学习方法来减轻训练深层的困难。在已有设计思路(BN, 小卷积核,全卷积)的基础上,引入了模块。 • shortcut: 模块的直连路径,直连实际分两种形式:模块输入和输出特征通道数不等时,采用1x1卷积的升维操作;模块输入和输出通道相等时,采用直连操作。 • basicblock: 一个基础模块,即图9左边所示,由两组3x3卷积组成的路径和一条直连路径组成。• layer_warp: 一组模块,由若干个模块堆积而成。 然后连接3组模块即下面配置3组layer_warp,每组采用图10 左边模块组成。最后对做均值池化并返回该层。

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    一文读懂最近流行的CNN架构(附学习资料)

    https:arxiv.orgabs1512.03385设计一种模块让我们可以训练更深的深度的训练问题称为退化问题,单元可以解决退化问题的背后逻辑在于此:想象一个A,其训练误为 为了解决这个退化问题,模块在输入和输出之间建立了一个直接连接,这样新增的层C仅仅需要在原来的输入层基础上学习新的特征,即学习,会比较容易。 利用模块,可以训练152层的。其准确度比VGG和GoogLeNet要高,但是计算效率也比VGG高。152层的ResNet其top-5准确度为95.51%。 ResNet主要使用3x3卷积,这点与VGG类似。在VGG基础上,短路连接插入进入形成。如下图所示:实验结果表明:34层的普通比18层路训练误还打,这就是前面所说的退化问题。 但是34层的比18层训练误要好。7. 总结随着越来越复杂的架构的提出,一些可能就流行几年就走下神坛,但是其背后的设计哲学却是值得学习的。

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    ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构

    https:arxiv.orgabs1512.03385设计一种模块让我们可以训练更深的? 深度的训练问题称为退化问题,单元可以解决退化问题的背后逻辑在于此:想象一个A,其训练误为x。现在通过在A上面堆积更多的层来构建B,这些新增的层什么也不做,仅仅复制前面A的输出。 利用模块,可以训练152层的。其准确度比VGG和GoogLeNet要高,但是计算效率也比VGG高。152层的ResNet其top-5准确度为95.51%。 ResNet主要使用3x3卷积,这点与VGG类似。在VGG基础上,短路连接插入进入形成。如下图所示:?实验结果表明:34层的普通比18层路训练误还打,这就是前面所说的退化问题。 但是34层的比18层训练误要好。总结 7随着越来越复杂的架构的提出,一些可能就流行几年就走下神坛,但是其背后的设计哲学却是值得学习的。

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    ResNet - 2015年 ILSVRC 的赢家(图像分类,定位及检测)

    通过学习表征函数而不是直接学习目标表征,ResNet可以拥有多达152层的非常深的。ResNet引入了跳过连接(或快捷方式连接)以适应从前一层到下一层的输入,而无需修改输入。 本文涉及普通的存在的问题(梯度消失梯度爆炸)中的跳跃短连接(ResNet)ResNet架构瓶颈Bottleneck的设计消融研究(实验对比)与最新方法的比较(图像分类)与最新方法的比较(目标检测 CIFAR-10数据集的普通 2、中的跳跃短连接(ResNet)为了解决消失爆炸梯度的问题,添加了 跳跃短连接 skip shortcut 在几个权重层之后将输入x加到输出上,如下所示:? 的构建模块因此,输出H(x)= F(x) + x。权重层实际上是学习一种映射:F(x)=H(x)-x( 反向传播时)即使权重层有梯度消失现象,我们仍然总是将x转移回较早的层。 ResNet-152的复杂程度仍低于VGG-1619 !!!! 5、消融实验5.1 传统 VS ?验证错误率:18层和34层普通(左),18层和34层ResNet(右)?

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    CVPR2016:ResNet 从根本上解决深度退化问题

    目录背景(深度的退化问题)结构结构起作用的原因结构实验结果论文地址背景(深度的退化问题)对于卷积神经,深度是一个很重要的因素。 但如果把设计为,即直接把恒等映射作为的一部分,就可以把问题转化为学习一个函数.只要,就构成了一个恒等映射。而且,拟合至少比拟合恒等映射容易得多(后面第三部分会解释)。 因为学习的计算量比学习输出等于输入小。假设普通为A,为B,输入为2,输出为2(输入和输出一样是为了模拟冗余层需要恒等映射的情况),那么普通就是,而就是,显然中的。 结构先上的结构图,左到右分别是VGG,没有的PlainNet,有的ResNet,我们从这张图也可以感受当年ResNet对VGG的统治力:? 虚线的代表这些模块前后的维度不一致,因为去掉结构的Plain还是和VGG一样,也就是每隔n层进行下采样但深度翻倍(VGG通过池化层下采样ResNet通过卷积)。

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    VGG16 、VGG19 、ResNet50 、Inception V3 、Xception介绍

    深度的第二个问题在于训练,当更深时意味着参数空间更大,优化问题变得更难,因此简单地去增加深度反而出现更高的训练误ResNet设计一种模块让我们可以训练更深的。? 深度的训练问题称为退化问题,单元可以解决退化问题的背后逻辑在于此:想象一个A,其训练误为x。现在通过在A上面堆积更多的层来构建B,这些新增的层什么也不做,仅仅复制前面A的输出。 利用模块,可以训练152层的。其准确度比VGG和GoogLeNet要高,但是计算效率也比VGG高。152层的ResNet其top-5准确度为95.51%。 ResNet主要使用3x3卷积,这点与VGG类似。在VGG基础上,短路连接插入进入形成。如下图所示:?实验结果表明:34层的普通比18层路训练误还打,这就是前面所说的退化问题。 但是34层的比18层训练误要好。总结随着越来越复杂的架构的提出,一些可能就流行几年就走下神坛,但是其背后的设计哲学却是值得学习的。

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    【ResNet何凯明】深度从100层到1001层(89PPT)

    何凯明还在演讲中介绍了的传播方式。 深度(ResNets)《用于图像识别的深度学习》CVPR 2016 *最佳论文训练“极”深的简单框架图像分类、目标检测、语义分割等项目实现目前最优性能??????? 深度卷积原本优化困难,超过一定层数以后,再增加层数,即使使用批归一化方法,也就会导致训练结果的误和验证误增大。作者提出一个深度学习框架解决神经因深度增加而准确率降低的问题。 平原VGG 启发,主要采用3*3滤波器,遵循两个设计原则:1)对于相同输出特征图尺寸,卷积层有相同个数的滤波器;2)如果特征图尺寸缩小一半,滤波器个数加倍以保持每个层的计算复杂度。 这个VGG相比,滤波器要少,复杂度要小。?训练所有的平原或都是从零开始训练所有的平原或都使用批归一化标准的超参数和数据扩增??应用????????????

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    获奖无数的深度学习,清华学霸的又一次No.1 | CVPR2016 最佳论文

    我们在ImageNet数据集用152 层--比VGG深8倍的深度来评估,但它仍具有较低的复杂度。在ImageNet测试集中,这些整体达到了3.57%的误。 在ImageNet分层数据集中,通过极深的,我们得到了非常好的结果。152层的在ImageNet中是最深层的,同时相比于VGG仍然具有较低的复杂性。 3.3构架我们测试了不同的平原和,并且观察到一致现象。为了给论述提供实例,我们描述了两个ImageNet模型如下。平原。我们的平原基线(图3,中间)主要受启于VGG理论(图3,左)。 我们的34层基线有3.6亿个触发器(乘加),这只有vgg-19的18%(19.6亿触发器)。。基于上面的平原,我们插入快捷连接(图3,右),将转变成其对应的版本。 左:vgg-19模型(19.6亿触发器)作为参考。中间:一个有34个参数层的普通(3.6亿个触发器)。右:有34g1参数层的(3.6亿触发器)。快捷键点增加尺寸。

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    深度 | 从AlexNet到,理解卷积神经的不同架构

    按我们目前所看到的,增加深度应该能够提升的准确率,同时也会导致过拟合。但增加深度的问题在于,在末端通过预测值和真值比较得到的权重修改信号,到了之前的层会变得很微弱。 通过使用模型模块构建,从而训练此类深层(如下图所示)。这称为退化(degradation)问题。对于其工作原理可做如下解释:?假设一个 A,训练误为 x。 由于 C 只学习,该模块叫作模块。此外,和 GoogLeNet 类似,它也在分类层之后连接了一个全局平均池化层。通过这些变化,ResNet 可以学习 152 个层的深层。 该的架构和 VGGNet 类似,主要包括 3x3 的卷积核。因此可以在 VGGNet 的基础上在层之间添加捷径连接以构建一个。下图展示了从 VGG-19 的部分早期层合成的过程。 论文 4 中的实验展示了的威力。普通的 34 层相比普通的 18 层有更高的验证误。而同样的 34 层转换为之后,相比 18 层的,训练误要小得多。?

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    深度 - Deep Residual Learning for Image Recognition

    CVPR2016 code: https:github.comKaimingHedeep-residual-networks针对CNN深度问题,本文提出了一个叫深度学习,可以使得的层数达到 结论是:1)我们的深度是容易优化的,而普通的层的累加则会增加训练误。2)随着大幅增加层数,深度的性能提升比较大。 同样在 CIFAR-10 数据集上我们的也是有效的,所以深度不是只针对特定数据集。 深度模型在2015的各种竞赛上都是第一名。 接着介绍了和 highway networks 的不同之处有下面三点。 2)当一个 gated shortcut 关闭时(趋于0),highway networks 中的层表示的就不是函数。我们的结构则总是学习函数。

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    从AlexNet到,理解卷积神经的不同架构

    按我们目前所看到的,增加深度应该能够提升的准确率,同时也会导致过拟合。但增加深度的问题在于,在末端通过预测值和真值比较得到的权重修改信号,到了之前的层会变得很微弱。 通过使用模型模块构建,从而训练此类深层(如下图所示)。这称为退化(degradation)问题。对于其工作原理可做如下解释:?假设一个 A,训练误为 x。 由于 C 只学习,该模块叫作模块。此外,和 GoogLeNet 类似,它也在分类层之后连接了一个全局平均池化层。通过这些变化,ResNet 可以学习 152 个层的深层。 该的架构和 VGGNet 类似,主要包括 3x3 的卷积核。因此可以在 VGGNet 的基础上在层之间添加捷径连接以构建一个。下图展示了从 VGG-19 的部分早期层合成的过程。 论文 4 中的实验展示了的威力。普通的 34 层相比普通的 18 层有更高的验证误。而同样的 34 层转换为之后,相比 18 层的,训练误要小得多。?

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    10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)

    VGG NetVGG 由牛津可视化图形组(Visual Graphics Group)开发,因此其名称为 VGG。该的特点是金字塔形,与图像最近的底层比较宽,而顶层很深。? 如上图所示,VGG 包含池化层之后的卷积层,池化层负责使层变窄。他们在论文中提出多个此类,不同之处在于架构深度的变化。?VGG 的优势:适合在特定任务上进行基准测试。 (ResNet)包含多个后续模块,是建立 ResNet 架构的基础。下图是模块的表示图:?简言之,一个模块有两个选择:完成输入端的一系列函数,或者跳过此步骤。 类似于 GoogleNet,这些模块一个接一个地堆叠,组成了完整的端到端。?ResNet 引入的新技术有:使用标准的 SGD,而非适应性学习技术。 输入预处理的变化,输入首先被区分到图像块中,然后输送到中。ResNet 主要的优势是数百,甚至数千的层都能被用于创造一个新,然后训练。这不同于平常的序列,增加层数量时表现会下降。

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    10大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)

    VGG NetVGG 由牛津可视化图形组(Visual Graphics Group)开发,因此其名称为 VGG。该的特点是金字塔形,与图像最近的底层比较宽,而顶层很深。? 如上图所示,VGG 包含池化层之后的卷积层,池化层负责使层变窄。他们在论文中提出多个此类,不同之处在于架构深度的变化。?VGG 的优势:适合在特定任务上进行基准测试。 (ResNet)包含多个后续模块,是建立 ResNet 架构的基础。下图是模块的表示图:?简言之,一个模块有两个选择:完成输入端的一系列函数,或者跳过此步骤。 类似于 GoogleNet,这些模块一个接一个地堆叠,组成了完整的端到端。?ResNet 引入的新技术有:使用标准的 SGD,而非适应性学习技术。 输入预处理的变化,输入首先被区分到图像块中,然后输送到中。ResNet 主要的优势是数百,甚至数千的层都能被用于创造一个新,然后训练。这不同于平常的序列,增加层数量时表现会下降。

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    Pytorch-ResNet()-上

    这是由于结构变深,每一层的求导结果是要参考上一层的结果,因此层层累计的误会随着层数的增多而急剧增大,进而造成更严重的梯度离散和梯度爆炸的现象。 因此我们希望更多层数的神经至少不于低层次的神经结构。?如上图所示,我们新创建的30layers的结构在性能上最起码不要于22层的googlenet。 因此short cut的建立可以保障即便训练效果再,也会优于22层的结构。注意这里的short cut不是每一层都加,而是每隔数层之后再加。? 对比一下各个层的结构?上图中,VGG结构的空白部分代表了在ResNet中可替换的short cut层。此时有的人会有疑问,若在每一层都加short cut,那么整个结构会不会退化成只有一层的结构。 其实是否退化是由结构的训练过程决定的。可以说,若果以后硬件性能变得更强,则ResNet与VGG可能会变成深度学习发展的中间产物,但可以确定的是暂时两者的使用还是很广的。

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    Pytorch-ResNet()-下

    20层结构是很多结构性能提升的分水岭,在20层之前,模型性能提升较容易。但在20层之后,继续添加层数对性能的提升不是很明显。 但ResNet很好地解决了高层数带来的误叠加问题,因此性能也随着层数的增加而提升。而在右图计算量对比图中,性能最完美的是ResNet-101、Inception-v4等,计算量不大且性能很好。 而VGG的运算量较大、AlexNet虽然计算量较小,但性能不佳。那么在具体代码中,卷积层是如何实现的?如图我们想构建一个如下图所示得神经?

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