对于计算机视觉任务而言，图像分类是其中的主要任务之一，比如图像识别、目标检测等，这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门，上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别，通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程，但由于该项目太成熟，按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。所以，当
1. 简介现有很多网络的进步并非仅仅来自改进的模型架构。训练程序的改进，包括损失函数的变化，数据预处理和优化方法也起了重要作用。在过去几年中已经提出了大量这样的改进，但是受到的关注相对较少。在文献中，大多数只是作为实现细节提及，而其他只能在源代码中找到。我们通过实验表明，有几个技巧可以显著提高准确性，将它们组合在一起可以进一步提高模型的准确性。我们将应用所有技巧后的ResNet-50与表1中的其他
在CNN模型的构建中，涉及到特别多的超参数，比如：学习率、训练次数、batchsize、各个卷积层的卷积核大小与卷积核数量（feature map数），全连接层的节点数等。直接选择的话，很难选到一组满意的参数，因此采用优化算法进行超参数优化，相比于多次尝试，优化算法会遵循自己的一套策略进行优化选择。 &n
谷歌发表论文EfficientNet 重新思考CNN模型缩放谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet：重新思考CNN模型缩放》，模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练，而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度，超越了当先最先进图像识别网络的准确率，效率提高了10倍，而且更小。目前提高CNN精度的方法，主要是
针对的问题：分类和检测 成果：在ILSVRC14的分类和检测问题中崭露头角 特点：提升网络中计算资源的利用率，精心设计的结构使得网络在保持计算资源基本不变的情况下同时加深网络的深度和宽度。 贡献： ① 为如下结论提供了依据：用稠密结构表示稀疏结构有助于提升网络的性能； ② 用Inception构造了能够不增加计算负担，而增加网络深度和宽度的结构。一般提升网络性能的手段有两个：增加网络的深度
作者丨happy导读本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成，提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块，它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 Contextual Transformer Networks for Visual Recogn
想要在移动端部署CNN，需要模型大小比较小、时耗比较低，才能适用于算力和内存受限的移动设备。空域滤波从通信的内容出发，尽量减少要通信的数据量，对传输的内容进行过滤、压缩或者量化，减少每一次传输所需的时间。模型过滤比较直观的方法是对模型参数进行过滤。如果一次迭代过程中某些参数没有明显变化，则可以将其过滤掉，从而减少通信量。实践中，在训练的后期，众多的参数会趋于收敛，只需要保留少量的参数更新信息，整个
卷积层高斯初始化 从均值为0，方差为1的高斯分布中采样，作为初始权值。PyTorch中的相关函数如下：torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)kaiming高斯初始化 由FAIR的大牛Kaiming He提出来的卷积层权值初始化方法，目的是使得每一卷积层的输出的方差都为1，具体数学推导可以参考论文[1]. 权值的初始化方法如下： Wl~N(0,2(1
前一篇博文介绍了CNN优化加速的一些基础理论，包括卷积相关的基础知识，常见的CNN模型加速策略（知识蒸馏、量化、剪枝以及设计更轻的网络架构等）本篇博文针对轻量化网络设计问题展开，首先总结了常见的三个轻量化网络亮点，其次具体介绍每个网络的设计思路。常见轻量化网络亮点对比 MobileNet 网络MobileNet v1背景：模型权重大小：VGG16(490M)；ResNet152(644M
前言在第3篇教程里面，我们所编写的CNN进行分类的模型准确度达到了80%。对于一个分类模型来说，80%的准确率不算很低了。但是，在现有的情况下，我们应该如何优化这个模型呢？在从零开始机器学习的系列里面，理论上的优化模型可以修改超参数。同样，在Keras的这个CNN程序中，我们可以指定其他的优化器（这里用的是ADAM）。修改卷积核大小、步长、修改激活函数的类型、加入/取消全连接层、修改每个层有多少神
1. 机器学习流程简介 1）一次性设置（One time setup） - 激活函数（Activation functions） - 数据预处理（Data Preprocessing）  
简介：本文简要介绍通用矩阵乘（GEMM，General Matrix Multiplication）优化的基本概念和方法、QNNPACK 对特定场景的矩阵乘的优化方法、以及用 GEMM 优化神经网络中卷积计算的一点方向。
1. native
第一种方式就是通用矩阵乘（下文简称 GEMM）的一般形式是 = C=AB， 其中 A 和 B 涵盖了各自转置的含义。图一是矩阵乘计算中为计算一个输出
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2021-09-06 17:32:36
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1.数据增强：旋转，翻转，裁剪和随机尺寸变换，颜色抖动，对比度和亮度变换。 优点：数据扩充有助于得到更具鲁棒性的模型以对抗光照变化和噪声问题，可以提高网络泛化能力。2.预处理：零均值化(中心化)和标准化(归一化)：取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 优点：标准化加速梯度下降速度(加速收敛)、有可能提高精度。 零均值化：相当于平移到中心(0，0)，变量减去均值。 标准化：使得不
文章目录1 概念2 粒子群算法分析2.1 问题抽象2.2 更新规则3 粒子群算法的流程图和伪代码4 举个例子5 代码 1 概念 粒子群优化算法PSO：Particle swarm optimization 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思
本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
加入Facebook的何凯明继续优化检测CNN网络，arXiv 上发现了何恺明所在 FAIR 团队的最新力作：“Focal Loss for Dense Object Detection（用于密集对象检测的 Focal Loss 函数）”。
本文主要实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中卷积操作的forward和backward函数。CNN主要包括卷积（Convolution），池化（pooling），全连接（Fully Connected）操作。相信点进来的同学对这些操作的细节已经很熟悉了，不熟悉的同学可以参考这一篇博文（本人看过讲CNN最简单易懂、最好的博文，没有之一）：An In
在这个架构中，我们把卷积层和chihua层看做是学习输入训练图像中的局部感受野，而后的全连接层则是一个更抽象层次的学习
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V
在数千年的宏观演化过程中，这些机器已经学会了有效地应对他们的竞争对手，在智力和能源利用方面都遥遥领先。 他们不仅要与其他机器人作战，还要与星球上的生命世界作战。 这部作品中的幻想元素能够可靠地与进化和自然本身进行比较。自远古时代以来，人们就对群体动物的行为（所谓的群体行为）感兴趣 — 迁徙到温暖国度的鸟群如何运作；蜂群如何生产食物；蚁群如何在创造复杂结构的同时生存；鱼群如何在行动整齐划一，且为什么
