batchsize用法 平均准确度和平均损失,以及实现前向运算的矩阵乘法方式,loss怎么反向传播的 待办 使用batchsize可以把矩阵缩小,采用矩阵乘法的形式可以一次计算多个经过神经网络的结果,然后通过交叉熵进行计算总的损失得到结果. 所以前向的理解主要是矩阵乘法,对应左行右列 的相乘得到x1w1+x2w2+x3w3+....的一个结果,左侧对应的行数就是总的batchsize数, 这也是分批次计算的要点 反向传播是提前生成动态图,所以只计算一次loss就能把误差反向传播到各个位置导数上.

想象一下,当mini-batch 是真个数据集的时候,是不是就退化成了 Gradient Descent,这样的话,反而收敛速度慢.你忽略了batch 增大导致的计算 batch 代价变大的问题.如果盲目增大mini-batch size 确实是迭代次数减少了,但是计算时间反而会增加,因为每次计算代价大了.

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几

本期内容 : BatchDuration与 Process Time 动态Batch Size Spark Streaming中有很多算子,是否每一个算子都是预期中的类似线性规律的时间消耗呢? 例如:join操作和普通Map操作的处理数据的时间消耗是否会呈现出一致的线性规律呢,也就是说,并非数据量规模越大就是简单加大BatchDuration 就可以解决问题的,数据量是一个方面,计算的算子也是一个考量的因素. 使用BatchSize来适配我们的流处理程序 : 线上的处理程序越来越重要,流入的数据

原文:http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/ 正确率.召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标.不妨看看这些指标的定义先: 1. 正确率 = 正确识别的个体总数 /  识别出的个体总数 2. 召回率 = 正确识别的个体总数 /  测试集中存在的个体总数 3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值) 不妨举这样一个例子:

论文原址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 代码原址:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 摘要 本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响,本文使用较小的卷积核(3x3), 应用至较深的网络中并进行评估,将网络中的深度增加至16至19层,可以有效改进分类效果. 介绍 卷积网络在大规模图片/视频分类任务中取得巨大成功的原因主要有,(1)大规模的图像数据,像ImageNet(2)高性能的计算资源(G

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了.那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申. 1.分割图像 因为HOG是一个局部特征,因此如果你对一大幅图片直接提取特征,是得不到好的效果的.原理很简单.从信息论角

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

1.DeepID1 (Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes) Step1:构建网络框架 DeepConvNet主要由卷积层.Pooling层和全连接层构成.其中,Deep hidden indentity features层与Pool3和Conv4部分连接. Step2:特征提取 每张人脸图提取5个landmark(两个眼睛的中心,嘴角的两个角点,鼻尖):1.以部分landmarks弱对齐方式提取5个脸部

一.文献名字和作者     Convolutional Neural Networks at Constrained Time Cost,CVPR 2015 二.阅读时间      2015年6月30日 三.文献的目的     作者希望在保持计算复杂度的前提下,通过改动模型深度和卷积模板的參数来提高CNN的准确率.作者通过大量的实验来找到网络结构中不同的參数的重要性,并在ImageNet2012数据集上面取得有竞争力的效果. 四.文献的贡献点     作者的贡献主要在于通过各种对照实验来说明不同

论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 模型地址:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet 1. 论文思想 提出一种新的卷积组合方式替代原来的3*3的卷积.类似于bottleneck layer减少参数数目.但是不太像MobileNet是提出了一种新的卷积计算方式来减少参数,加速计算. 2. 网络结构设计策略 用3*3的替代1*1的filter. (NiN, GoogLeNet) 减少3*3的输入channel数目. (b

本文由社区中间件达人wangxuefeng266.ayy216226分享整理,包括WAS.WMQ在安装.巡检.监控.优化过程中的常见难点. 安装 1.was 负载均衡的机制的粘连性,was负载均衡异常? 有一个case系统,部署在was集群环境,应用是集群环境,有的时候当一个节点异常的时,客户端访问该系统就会抛出异常,按正常情况,该会话应该不会断或者断了再连接一次就会到另一个节点,但是好多时候不管客户端如何连接,都不行,该正常的客户端一直是正常的,不正常重启机器也不正常.当然其他新连接的节点也没

F-Measure又称为F-Score,是IP(信息检索)领域常用的一个评价标准,计算公式为: 其中β是参数,P是准确率(Precision),R是召回率(Recall). F1-Measure:当参数β=1时,就是最常见的F1-Measure了:F1 = 2P*R / (P+R) 准确率和召回率:找回率和准确率是搜索引擎的设计中很重要的两个概念和指标. 召回率:Recall,又称“查全率”: 准确率:Precision,又称“精度”.“正确率”. 在一个大规模数据集合中检索文档时,对每个查询(

BP算法在minist上的简单实现 数据:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 参考:blog,blog2,blog3,tensorflow 推导:http://www.cnblogs.com/yueshangzuo/p/8025157.html 基本实现 import struct import random import numpy as np from math import sqrt class Data: def __init__(self): print

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or

1,AlexNet网络的创新点 AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但直到AlexNet的出现才将其发扬光大. 在最初的感知机模型中,输入和输出的关系如下: 虽然只是单纯的线性关系,这样的网络结构有很大的局限性:即使用很多这