网络原理的理解最重要, CNN的conv这块, 你得明白sobel算子的边界检测 Dropout, Dropout, Dropout(不仅仅可以防止过拟合, 其实这相当于做人力成本最低的Ensemble, 当然, 训练起来会比没有Dropout的要慢一点, 同时网络参数你最好相应加一点, 对, 这会再慢一点) .CNN更加适合训练回答是否的问题, 如果任务比较复杂,...
可以看到使用本文的技巧,Top1准确率从75.3%提升到了79.29%。所以这一系列技巧还是非常给力的,接下来我们就一起来探索探索。 2. BaseLine 既然涉及到调参,那么第一步就得有一个BaseLine的结果作为参考,这一BaseLine并非直接截取之前对应的论文的结果,而是作者基于GluonCV复现的。关于复现的细节作者在论文2.1节中说的很清...
一般0.1是个万能数值。调参可改进结果,具体做法是人肉监督:用另外的验证集观察测试错误率,一旦不降了,步长减半甚至更多。 梯度归一化:除以minibatch size ,这样就不显式依赖minibatch size 限制权重参数的最大值防止跑飞。一般最大行范数不超过2或者4,否则同比收缩到这个值 梯度大致应该总是只改变参数的千分之一,...
cnn调参技巧记录,好的参数不光可以加速模型收敛,而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数,简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果,比如单一,简单的降质模型下的图像生成,类别简单少量的一些分类任务等,不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很...
【CNN调参】目标检测算法优化技巧 上次bbuf分享了亚马逊团队的用于分类模型的bag of tricks, 详见:链接, 本文继续梳理一下目标检测trick, 解读这篇19年同样由亚马逊团队发表的《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》。先来看看效果,在使用了trick后,Faster R-CNN能提高1-2个百分点,而...
五、CNN情感分析 我们现在报告的结果来自于我们的主要分析工作,目的是使用CNNs对句子情感分析,作为一个具体的架构和超参数设置的功能。为此,我们以baseline配置(如下所述)作为起点,该配置在之前的工作(Kim, 2014)中表现得很好。然后,我们依次探讨了修改该baseline配置组件的效果,并保持其他设置不变。
引言: SPPNet的性能已经得到很大的改善,但是由于网络之间不统一训练,造成很大的麻烦,所以接下来的Fast R-CNN就是为了解决这样的问题。 1. Fast R-CNN 改进的地方: 提出一个RoI pooling(region of interest即候选区),然后整合整个模型,把CNN、SPP变换层、分类器、bbox回归几个模块一起训练。 步骤 首先将整个图片...
论文地址见附录。这篇论文是亚马逊团队对CNN网络调优的经验总结,实验基本是在分类网络实验上做的。目前,论文的复现结果都可以在GluonCV找到,地址为:https://github.com/dmlc/gluon-cv。可以将这篇论文理解为一堆经验丰富的工程师的调参技巧汇总,无论你是在做比赛,做学术,还是已经工作的AI开发者,相信都能从中受益。
[转]TextCNN调参技巧 [转]TextCNN调参技巧 原⽂地址:对于⽂本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使⽤常见的简单模型做个baseline。对于⽂本分类⽽⾔fasttext和textcnn 通常都是⼀个⾮常好的baseline。特别是fastext,使⽤简单,⽽且还是⼀个很强的baseline。对于textCNN来说,...