在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一

通过对抗训练实现半监督的异常检测 Abstract 异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题,即从异常中确定正常,但是由于其他类(即异常类)的样本数量不足,所以数据集主要基于一个类(即正常类).虽然该问题能够当成一个监督学习问题来处理,一个更有挑战性的问题是检测未知/不可见的异常情况,这将我们带入一个单类.半监督学习范式的空间.提出了一种新的异常检测模型,利用条件生成对抗网络,联合学习高维图像空间的生成和潜在空间的推理.在生成网络中采用编码-解码-编码子网络,使模型能够将输入图像映射到一个较低的维

在训练一个小的分类网络时,发现加上BatchNorm层之后的检索效果相对于之前,效果会有提升,因此将该网络结构记录在这里,供以后查阅使用: 添加该层之前: layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: decay_mult: } param { lr_mult: decay_mult: } convo

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当

请简述神经网络的发展史sigmoid会饱和,造成梯度消失.于是有了ReLU.ReLU负半轴是死区,造成梯度变0.于是有了LeakyReLU,PReLU.强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU.太深了,梯度传不下去,于是有了highway.干脆连highway的参数都不要,直接变残差,于是有了ResNet.强行稳定参数的均值和方差,于是有了BatchNorm.在梯度流中增加噪声,于是有了 Dropout.RNN梯度不稳定,于是加几个通路和门控,于是有了LSTM.LSTM简化

cost function,一般得到的是一个 scalar-value,标量值: 执行 SGD 时,是最终的 cost function 获得的 scalar-value,关于模型的参数得到的: 1. 分类和预测 评估: 准确率: 速度:健壮性: 可规模性: 可解释性: 2. Data Augmentation 平移.旋转/翻转.缩放.加噪声 3. 溢出 矩阵求逆,W=PQ−1 W = P/(Q+1e-5*eye(d)); 4. batch norm.relu.dropout 等的相对顺序 Or

参考知乎的讨论:https://www.zhihu.com/question/29021768 1.计算简单,反向传播时涉及除法,sigmod求导要比Relu复杂: 2.对于深层网络,sigmod反向传播时,容易出现梯度消失的情况(在sigmod接近饱和区),造成信息丢失: 3.Relu会使一些输出为0,造成了网络的稀疏性,缓解过拟合. droupout:防止过拟合 参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) 起源:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid.Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在. 从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果. 从神经科学上来看,中央区酷似神经元

The state of the art of non-linearity is to use ReLU instead of sigmoid function in deep neural network, what are the advantages? I know that training a network when ReLU is used would be faster, and it is more biological inspired, what are the other

预训练的用处:规则化,防止过拟合:压缩数据,去除冗余:强化特征,减小误差:加快收敛速度. 标准的sigmoid输出不具备稀疏性,需要用一些惩罚因子来训练出一大堆接近0的冗余数据来,从而产生稀疏数据,例如L1.L1/L2或Student-t作惩罚因子.因此需要进行无监督的预训练.而ReLU是线性修正,公式为:g(x) = max(0, x),是purelin的折线版.它的作用是如果计算出的值小于0,就让它等于0,否则保持原来的值不变.这是一种简单粗暴地强制某些数据为0的方法,然而经实践证明,训练后

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch

1.Relu激活函数 Relu激活函数(The Rectified Linear Unit)表达式为:f(x)=max(0,x). 2.tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf input_data = tf.constant( [[0, 10, -10],[-1,2,-3]] , dtype = tf.float32 ) output = tf.nn.relu(input

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) Part 0:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 0.1  一般激活函数有如下一些性质: 非线性: 当激活函数是线性的,一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数.但如果激活函数是恒等激活函数的时候,即f(x)=x,就不满足这个性质,而且如果MLP(多层感知机)使用的是恒等激活函数,那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的: 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,就体现了

0 - inplace 在pytorch中,nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段.该参数的inplace=True的意思是进行原地操作,例如: x=x+5是对x的原地操作 y=x+5,x=y不是对x的原地操作 所以,如果指定inplace=True,则对于上层网络传递下来的tensor直接进行修改,可以少存储变量y,节省运算内存. inplace=True means that it will modify th

import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=16) # 线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activ

训练的时候很”脆弱”,很容易就”die”了,训练过程该函数不适应较大梯度输入,因为在参数更新以后,ReLU的神经元不会再有激活的功能,导致梯度永远都是零. 例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了.   原因: 假设有一个神经网络的输入W遵循某种分布,对于一组固定的参数(样本),w的分布也就是Re

Internal Covariate Shift:每一次参数迭代更新后,上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后,数据的分布会发生变化,为下一层网络的学习带来困难(神经网络本来就是要学习数据的分布,要是分布一直在变,学习就很难了) Covariate Shift:由于训练数据和测试数据存在分布的差异性,给网络的泛化性和训练速度带来了影响. 归一化的效果图: BatchnormBatchnorm是归一化的一种手段,极限来说,这种方式会减小图像之间的绝对差异,突出相对差异,加快训练速度. 若将每一层

现象: WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta] is not available in checkpointWARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpointWARNI

线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数.比较常用的线性整流函数有斜坡函数,以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU),其中  为神经元(Neuron)的输入.线性整流被认为有一定的生物学原理[1],并且由于在实践中通常有着比其他常用激活函数(譬如逻辑函数)更好的效果,而被如今的深度神经网络广泛使用于诸如图像识别等计算机视