本文全面探讨了卷积神经网络CNN,深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化,详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层,最后列出其训练与优化的多项关键技术:训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队...
Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 出现上面的错误的时候需要把输入数据的数据类型改一下,模型的数据类型应该不是很好改。 df = df.astype(np.float32) 1. 一般模型为float的数据类型,所以输入的数据类型也要改成float即可。 关于tensor的维度...
在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)因其强大的图像处理能力而备受青睐。然而,在追求更高性能的过程中,优化CNN模型结构面临着诸多挑战。以下是一些主要的挑战及其分析: 1. 网络深度与梯度消失 随着网络层数的增加,CNN能够提取更复杂的特征,但这也带来了梯度消失的问题。深层网络在反向传播过程中,梯度可能逐渐减小到几乎...
说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。 模型结构见下图,别看只有寥寥八层(不算input层),但是它有60M以上的参数总量,事实上在参数量上比后面的网络都大。
CNNs作为一个深度学习架构提出是为了最小化数据的预处理要求。在CNN中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,信息再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去 获得观测数据的最显著的特征 。这个方法能够获取对平移、缩放和旋转不变的观测数据的显著特征,因为图像的局部感受区域允许神经元...
transformer结构的模型一般用adam(adamW)优化器多 2. cnn结构的模型之前使用SGD多一些,最新的也开始使用Adam了 原理(个人总结,欢迎指正): 1.以transformer为基础结构的模型一般都采用adam作为优化器,总结了大家的分析,主要有几点: 1)以transformer为基础的模型都比较大,训练的慢,adam含有一阶动量和二阶动量,收敛比sg...
现有算法对交通标志进行识别时,存在训练时间短但识别率低,或识别率高但训练时间长的问题。为此,综合批量归一化(BN)方法、逐层贪婪预训练(GLP)方法,以及把分类器换成支持向量机(SVM)这三种方法对卷积神经网络(CNN)结构进行优化,提出基于优化CNN结构的交通标志识别算法。其中:BN方法可以用来改变中间层的数据分布情况,...
基于CNN层内结构优化的图像分类
FlowNet是一种基于卷积神经网络(CNN)的端到端模型,可以实现特征提取、匹配打分和全局优化等功能,从而在光流估计中取得了显著的成果。本文将详细介绍FlowNet的模型结构和关键技术,并探讨其在图像处理领域的应用。 一、FlowNet的模型结构 FlowNet的模型结构采用了encoder-decoder的框架,并将CNN分为收缩和扩张两个部分,以...
在本文中,我们重点研究了基于FLOP的高效目标检测计算的神经网络架构的设计选择,并提出了几种优化方法来提高基于yolo的模型的效率。首先,我们引入了一种受反向瓶颈和信息瓶颈原理启发的高效骨干网扩容方法。其次,我们提出了快速金字塔结构网络(FPAN),旨在促进快速多尺度特征共享,同时减少计算资源。最后,我们提出了一种解耦...