最近做一个CNN，从0开始调节，终于让准确率提高到了95%。网络结构为，两层卷积，池化，两层卷积，池化，两层全连接：目录打乱优化器BATCHSIZE（重要！)权重初始化其他方法打乱1.千万要对数据进行shuffle，不然准确率低的令人发指。发现某一类别正确率极高，但是数据是平均分布的，怀疑shuffle出错，但是没有。。。优化器2.由于准确率一直很低，怀疑陷入局部最优，也可能是鞍点，所以采用各种优
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2024-01-11 15:38:45
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上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantization」由于本人接触量化不久，如表述有错，欢迎指正。卷积层量化卷积网络最核心的要素是卷积，前文虽然有提及卷积运算的量化，
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2023-09-09 18:52:48
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常见优化器介绍Batch Gradient Descent（BGD）★ 梯度更新规则:BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度。★ 缺点：由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数
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2023-11-24 09:10:57
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## 卷积神经网络优化器实现流程
### 1. 准备数据
在实现卷积神经网络优化器之前，首先需要准备用于训练的数据集。数据集应包含输入数据和对应的目标标签。
```python
# 代码示例
import numpy as np
# 准备输入数据
X = np.random.randn(100, 32, 32, 3) # 输入数据，维度为(样本数量, 图像高度, 图像宽度, 通道数)
Y
原创
2023-09-23 15:10:39
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现在常见的卷积神经网络中卷积核的大小很大程度影响着整个神经网络的参数量。现就这个问题给出一种优化办法，具体数学推导过程如下：说卷积神经网络卷积核的优化之前先简单的介绍一下卷积核的运算过程：设一张图片的像素x*x，卷积核是k*k，步长为s那么经过一层卷积网络后得到图像的像素为，一个7*7的图像经过一个7*7的卷积核提取后的就变成一个1*1像素的图片。那么训练这个模型需要更新49个参数。 当变成3*3
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2023-08-21 23:11:27
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目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.Keras Tunner自动调参工具介绍1.安装 2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效，不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callb
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2023-09-16 00:14:45
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内容都是百度AIstudio的内容，我只是在这里做个笔记，不是原创。批归一化方法（Batch Normalization，BatchNorm）是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的，已被广泛应用在深度学习中，其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理，使得中间层的输出更加稳定。通常我们会对神经网络的数据进行标准化处理，处理后的样本数据集满足均值为0，方差为1的统计分布，这是因为当输入数
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2023-06-06 13:52:01
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卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterov accelerated gradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad法三、更新学习率+更新方向1、Adam法 说起最优化方法，我们首先要知道优化目标是什么，优化目标有凸函数和非凸函数两种，而我们要尽可能的寻找相对小的值 凸函数全局最小值=局部最小值 非凸
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2023-10-28 06:10:55
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研究背景 近几年来，卷积神经网络(Convolutional Neutral Network, CNN)在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等众多领域得到了广泛的应用。然而CNN强大的性能依赖于海量的存储与计算资源。一般来说，CNN通常在离线环境下，使用高性能CPU/GPU集群进行模型训练。然而，出于隐私性、网络延迟以及资源消耗等方面的考虑，我们更倾向于在本地而非远程完成CNN模型
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2023-11-24 16:15:05
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卷积神经网络一般力求能够做到 end to end 的训练, end to end 训练也是目前深度学习的主流. 训练中主要采用 Back Propagation 算法, 而 BP 算法是我们早就学过的梯度下降算法的一种实现. 因此, CNN 中的各种优化算法还是在梯度下降算法上面做手脚, 这篇文章的主要目的是总结和比较深度学习中各种常用的优化算法. 这这篇文章中不会涉及到怎么求(偏)导数, 我
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2023-08-23 12:12:47
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1、1943年McCulloch Pitts神经元模型引入的激活函数f可以有效避免仅使用的线性组合，提高了模型的表达率，是模型具有更好的区分度。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh softmax函数（归一化函数） softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行
深度学习—神经网络优化（一） 神经元模型： 用数学公式表示为:,f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数： 引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu:在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 ②激活函数sigmoid:在tensorflow中用tf.nn.sigmoid()表示 ③激活函数t
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2024-01-11 16:55:50
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# 实现卷积神经网络不同优化器
## 简介
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中的深度学习模型。在训练过程中，我们通常会使用优化器（Optimizer）来自动调整网络的权重和偏置，以最小化损失函数。本文将介绍如何使用不同的优化器来训练卷积神经网络，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
为了实现卷积神经网络
原创
2023-07-20 21:18:47
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1 CNN简介是一种以卷积计算为核心的前馈运算神经网络模型，区别于低隐层全连接神经网络模拟轴突树突神经节点，卷积网络类似大脑识别物体的感受野，对特征进行从低维到高维的逐层抽象提取，学习到从边缘、方向、纹理低层特征到高层语义（物体、句子）的特征。2 网络结构CNN快速发展，得益于LeNet-5、Alexnet（8层）、ZFNet、VGGNet（19层）、GoogleNet（24层）、ResNet等不
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2023-12-14 19:27:53
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# 卷积神经网络优化
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。然而，训练一个高性能的CNN模型并非易事，需要考虑多个因素，如网络结构、超参数选择和优化算法等。本文将介绍卷积神经网络的优化方法，并提供代码示例。
## 优化方法
### 1. 网络结构优化
优化网络结构是提高CNN性能的关键。
原创
2023-12-21 10:05:28
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卷积神经网络CNNs的调优及性能提升技巧最近我搭建了一个基于CNN的模型，在调优的过程中发现了一些通用的方法。在此想对这些方法做一个简述和实际的作用分析作为对我的工作的总结，也是希望能帮助其他像我这样的小白快速入门CNN。更详细的内容可以查看文章最后的论文以及链接，之后的学习和工作中有新的体会会在进行补充。这也是我的第一篇文章，如果各位大神们有任何宝贵意见和问题，我们可以一起讨论一起进步。实验环境
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2023-10-13 21:48:28
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卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。常规卷积运算假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个
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2023-12-09 16:24:30
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前面我们说了CNN的一般层次结构, 每个层的作用及其参数的优缺点等内容. 这一节将在前一节的内容的基础上, 讨论CNN中的参数初始化, CNN过拟合的处理方法, 参数学习的方法, CNN的优缺点等内容.一 CNN参数初始化及参数学习方法 和机器学习很多算法一样, CNN在进行训练之前也要进行参数的初始化操作. 我们知道, 在
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2024-02-19 11:03:35
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文章目的：回顾探讨如何解决卷积神经网络层次不断加深而带来的复杂性，解决优化困难容易过拟合的问题；卷积层结构：第一层用来检测低级特征，例如边缘曲线等，更深的卷积层用来检测复杂特征，通过叠加多个卷积层和池化层，可以逐步提取更复杂的特征全连接层：（1x1的卷积层）连接前一层所有神经元和当前每个神经元神经网络训练是一个全局优化问题，通过最小化损失函数，可以找到最佳的拟合参数集，通常采用梯度下降法进行优化卷
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2024-04-07 20:19:09
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卷积神经网络的压缩深度神经网络面临着严峻的过参数化——模型内部参数存在着巨大的冗余。在模型训练阶段，这种冗余是十分必要的，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终的效果也往往越好。总体而言，绝大多数的压缩算法，均旨在将一个庞大而复杂的预训练模型，转化为一个精简的小模型。按照压缩过程中，对网络结构的破坏程度，将 模型压缩技术 分为 “前端压缩” 与 “后端压缩”。1 后端压缩（对原网络结
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2023-11-10 10:08:56
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