最近秋招要准备面试，所以我就想着回顾一下之前学过的内容，同时也想结合这些内容，谈谈如何构建模型和训练优化模型。之前简单介绍了一下如何训练模型，最后提到如果模型无法收敛，可能就要回到模型的结构进行分析，对于模型结构的分析，我认为有两点需要考虑的，第一，我们的场景、问题有什么需求，在构建模型的过程中是否需要根据这些需求设计合理的结构，第二，如何让模型降低损失、提高测试集准确率。当我们谈论神经网络的结构
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2024-06-28 13:09:18
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搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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全连接层PyTorch中的全连接层（Fully Connected Layer）也被称为线性层（Linear Layer），是神经网络中最常用的一种层。全连接层将输入数据的每个元素与该层中的每个神经元相连接，输出结果是输入数据与该层的权重矩阵相乘，并加上该层的偏置向量。假设我们有一个输入向量x，它的维度是n，全连接层有m个神经元，那么全连接层的输出可以表示为：y = Wx + b其中W是一个m×n
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2024-03-20 10:39:42
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全连接层1、定义 由于每个输出节点与全部的输入节点相连接，这种网络层称为全连接层(Fully-connected Layer)，或者稠密连接层(Dense Layer)，W 矩阵叫做全连接层的权值矩阵，?向量叫做全连接层的偏置 2、实现张量方式实现 在 TensorFlow 中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b，并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数 tf.ma
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2024-04-19 13:58:17
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神经网络的全链接层计算过程可以看成两个矩阵相乘，如下图所示，一个MxN的矩阵乘以一个NxP的矩阵，得到一个MxP的矩阵，进行乘法的次数为：（N）*（M*P）加法次数为：（N-1）*M*P所以，矩阵乘法总的计算量为（N）*（M*P）+（N-1）*M*P = (2N-1)*M*P每计算出一个结果，需要对一个N维向量作内积，内积需要进行N次乘法和N-1次加法（第一次计算不需要作加法，或者看成+0，就不需
1.全连接层：将feature maps平坦化，转化为一维，每一个数乘以各类别的权重（通过训练得到）得到结果是某个类别的概率卷积核可以是立体的，高维的怎么跟上面讲的不一样呢？上面不是平坦化成一维再乘以各自的权重吗？其实是一样的，只不过知乎上的将该过程变成了矩阵运算，不展开直接与权重矩阵卷积。比如知乎上讲的是将前面得到的特征如7*7*5与4096个7*7*5的神经元（同样大小同样深度的权重矩阵（神经
第8章 Attention使用Attention，seq2seq能像我们人一样将注意力集中在必要的信息上。换言之，借助Attention，我们理解了模型时如何工作的。我们没有办法理解神经网络内部进行了什么工作（基于何种逻辑工作），而Attention赋予了模型“人类可以理解的结构和意义”。所谓残差连接，就是指“跨层连接”。此时，在残差连接的连接处，有两个输出被相加。因为加法在反向传播时“按原样”传
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2024-07-10 06:55:27
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### 某些类别中数据量达到一定程度时如何提升数据指标
# 在项目初期，数据量在几千到几万之间时（不同模型之间数据量不同），
# 使用fasttext模型会有较好的效果；但随着有些模型的数据样本量增长较快，
# 当数据量达到百万级别时，fasttext模型的效果开始出现下降趋势，
# 通过我们的实验，原因可能由于fasttext本身的模型过于简单，
# 无法对我们当前的数据有较好的拟合和泛化能力，
文章目录介绍 seq2seq 模型Seq2seq with attentionBahdanau attentionLuong attentionGeneral attention用注意力实现 seq2seq实现编码器实现解码器用注意力实现解码器训练和评估了解transformersThe transformer attentionThe transformer model实施变压器多头注意力编码器
【译】DeepLab:基于深度卷积网、孔洞算法和全连接CRFs的语义图像分割DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, 多孔 Convolution, and Fully Connected CRFsAuthor: Liang-Chieh Chen摘要在这项工作中有三个主要贡献具有实质的实用价值: 第一，使
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2024-09-24 19:21:29
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一、引发思考的实验与问题：在一个非常小的二分类样本集（样本总数目63，“10-crop”法数据增强10倍，样本为矩阵保存为图片），通过ALexNet模型和VGG模型做分类任务，无论怎么调超参数，留出法重复50次的实验情况大致都如图A所示，而用Inception_v1的效果可以达到如图B所示。我就很奇怪为什么效果会差别这么大？按道理就算inception_v1模型有多尺度（并联卷积层）的设计思想，准
关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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一、全连接层参数的计算：若输入大小为32×32×3的图片，第一层全连接层有500个节点，则地一层全连接网络的个参数量为：32×32×3×500+500约为150万个参数，参数量多，导致计算速度缓慢且容易造成过拟合 于是卷积操作便横空出世二、卷积层参数的计算：P_num = K_h × K_w × C_in × C_out + C_out （公式1） 或：P_num = （K_h × K_w × C
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2024-03-14 07:49:47
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梯度消失与爆炸的由来一般来说全连接网络的结构示意图如上：我们先来看w2的梯度： 可以看到，梯度的值严重依赖于中间层的输出值。因此，我们必须控制这种输出的范围。 才能够让我们各个层的标准差处于正常范围。Xavier 初始化方差一致性：保持数据尺度维持在恰当的范围，通常方差为1.激活函数：饱和函数，如Sigmoid,Tanh同时考虑了前向传播和反向传播的数据尺度问题。最后我们得到权值的方差应该为：其中
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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1.怎样将全连接层转换为卷积层？首先，我们需要了解全连接层和卷积层之间有啥区别。卷积层与全连接层卷积层的特点：稀疏连接，权值共享 全连接层的特点：每个神经元都和上一层的所有神经元相连接两者的共同点：都是由上一层的输出与参数矩阵相乘从而得到下一层的输入所以我们得以得到结论，全连接层和卷积层实际上是可以相互转换的。我们来看下面的这个例子：如下图所示：卷积层的输出为 7×7×512，即每个 featur
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2024-09-06 00:03:41
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Tensorflow，cnn，dnn中的全连接层的理解上一篇我们讲了使用cnn实现cifar10图像分类，模型经过隐藏层中的卷积、归一化、激活、池化之后提取到主要的特征变量，就会到全连接层，那么全连接层是什么意思呢？通过自己的努力终于理解了全连接层的意思。1. 全连接层 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层都是由许多神经元组成的。他是怎么把 3 * 3 * 5 的输出 转换
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2024-06-10 10:21:34
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1.背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习算法，由伊戈尔· goodsri(Ian Goodfellow)等人于2014年提出。GANs 由两个相互对抗的神经网络组成：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成实际数据分布中未见过的新样本，而判别器的目标是区分这些生成的样本与实际数据
数据的训练集放在train文件夹下，测试集放在test文件夹下，其中train文件夹下的图片命名方式为cat.0.jpg，一直到cat.12499.jpg，然后是dog.0.jpg直到dog.12499.jpg，共25000张图片。测试集图片命名格式为1.jpg~12500.jpg共12500张图片。我们需要用训练集对模型进行训练，然后在测试集上“考试”，提交kaggle查看考试结果
全连接神经网络前馈神经网络包含的层：线性层和卷积层：这两种层对输入进行线性计算。层内维护着线性运算的权重激活层：这层对数据进行非线性运算。非线性运算时可以逐元素非线性运算的，也可以是其它类习惯的非线性运算归一化层：根据输入的均值和方差对数据进行归一化，使得数据的范围在一个相对固定的范围内池化层和视觉层：这两种层和数据重采样有关，包括对数据进行下采样（就是隔几个数据采一个数据）、上采样（把一个数据复
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2024-08-23 09:06:07
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