CNN中将一个大尺寸的卷积核可以分解为多层的小尺寸卷积核或者分成多层的一维卷积。这样能够减少参数增加非线性 CNN中的网络设计应该是逐渐减小图像尺寸,同时增加通道数,让空间信息转化为高阶抽象的特征信息。 CNN中可以利用Inception方法来提取不同抽象程度的高阶特征,用ResNet的思想来加深网络的层数。 CNN处理图像时,常...
在CNN中我们可以把每个特征图看成是一个特征处理(一个神经元),因此在使用Batch Normalization,mini-batch size 的大小就是:m*w*h,于是对于每个特征图都只有一对可学习参数:γ、β。说白了吧,这就是相当于求取所有样本所对应的一个特征图的所有神经元的平均值、方差,然后对这个特征图神经元做归一化。 减小学习...
调参的主体部分,分为 exploration 和exploitation两个阶段。在exploration阶段,调参的唯一目标就是获得关于...
六、加深网络层数,会发生什么事情? 现在深度学习大热,所以,在计算资源足够的情况下,想要获得模型性能的提升,大家最常见打的想法就是增加网络的深度,让深度神经网络来解决问题,但是简单的网络堆叠不一定就能达到很好地效果,抱着深度学习的想法,我按照 plain-cnn 模型 [6],我做了接下来的实验。 卷积层 1:卷积核大...
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。
Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式 同样的参数,不同的初始化方式 不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组 同样的参数,模型训练的不同阶段,即不同迭代次数的模型。 不同的模型,进行线性融合. 例如RNN和传统模型. 参考:你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验?
CNN调参经验 卷积层的配置 卷积核的大小、步长、填充方式以及卷积层的数量都是调整CNN性能的关键因素。
CNN调参技巧学习 鸣也 6 人赞同了该文章 原文在墙外的博客下面部分源于回答CNN怎么调参数? 收集高质量标注数据。 输入输出数据做好归一化,以防出现数值问题。方法就是主成分分析啥的。 参数初始化很重要。太小了,参数根本走不动。一般权重参数0.01均方差,0均值的高斯分布是万能的,不行就试更大的。偏差参数全0...
5.学习速率(learning rate)很重要,比如一开始可以lr设置为0.01,然后运行到loss不怎么降的时候,学习速率除以10,接着训练 6.权重初始化,可用高斯分布乘上一个很小的数,这个可以看:权值初始化 7.Adam收敛速度的确要快一些,可结果往往没有sgd + momentum的解好(如果模型比较复杂的话,sgd是比较难训练的,这时候adam...
CNN调参经验 原文:https://mp.weixin.qq.com/s/Yeq8bPs-4W2ofsTblkyUrg 1.对数据进行shuffle 2.加BN和Dropou,加了BN可不加Dropout。dropout首选0.5 3.激活函数使用ReLU 4.卷积核多用3x3 5.初始化方法用xavier 6.第一层的filter, 数量不要太少. 否则根本学不出来...