论文笔记:How transferable are features in deep neural networks?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
——一个很多个block的神经网络,往往第一个block是标准特征处理,其实和最终的数据集和任务关联不大,而最后一个block一定是直接和数据集和任务关联起来的,这就是general和targeted的区别,这个规律来自于梯度的反向传播的特点。 本文四个核心判断,一个在介绍部分,三个在实验部分,我在这篇知乎中进行简练的描述。 Part...
一. 前言 《How transferable are features in deep neural networks?》发表在 2014 年的机器学习顶级会议 NeurIPS 上 [1],此篇论文开启了深度迁移学习的先河,非常值得一读。该论文是一篇实验性研究相关的论文,全文都在做实验,并没有提出一种巧妙的算法。相比传统类型的文章,实验型的文章对于实验设计和写作难度较...
How transferable are features in deep neural networks 1. 核心贡献 2. 实验设置 2.1 任务设置 2.2 网络设置 3. 实验结果 4. 启发 1. 核心贡献 我们都知道,深度网络中的特征是逐渐特化的。如果我们将一个深度网络中的高层特征,迁移用于另一个任务,那么这个新任务的表现很有可能不理想。 这篇文章讨论的就是...
How transferable are features in deep neural networks 1. 核心贡献 2. 实验设置 2.1 任务设置 2.2 网络设置 3. 实验结果 4. 启发 1. 核心贡献 我们都知道,深度网络中的特征是逐渐特化的。如果我们将一个深度网络中的高层特征,迁移用于另一个任务,那么这个新任务的表现很有可能不理想。
2.这些迁移的特征是突然发生在哪一层的,还是分散开的 3.这些迁移主要发生的位置,开始,中间或是最后? 随后作者根据这些问题设计了实验并去验证。 实验设计 作者设计了一个8层的卷积网络用于特征提取并验证特征的迁移(或是权重的迁移?)如下图所示: 图2 ...
Howtransferablearefeaturesindeepneural networks? JasonYosinski, 1 JeffClune, 2 YoshuaBengio, 3 andHodLipson 4 1 Dept.ComputerScience,CornellUniversity 2 Dept.ComputerScience,UniversityofWyoming 3 Dept.ComputerScience&OperationsResearch,UniversityofMontreal ...
Many deep neural networks trained on natural images exhibit a curious phenomenon in common: on the first layer they learn features similar to Gabor filters and color blobs. Such first-layer features appear not to be specific to a particular dataset or task, but general in that they are applica...
How transferable are features in deep neural networks? 论文笔记 0 摘要 在自然图像上训练的深度神经网络都表现出一种奇怪的现象:模型第一层的参数和Gabor filters的参数非常相似(也就是说模型拥有经典图像算法中具有的优秀性质,Gabor filter是比较通用的滤波器,也就是说模型在一开始也要完成一些常规模式的计算过程...
《How transferable are features in deep neural networks?》arxiv.org/pdf/1411.1792 abstract 许多基于自然图像训练的深度神经网络展示了神奇的现象,在第一层他们学到基本的特征,这样的第一层特征似乎不是对一个具体的任务特殊的,而是可泛化的。特征必须通过最后一层进行特殊化。这篇文章我们实验的量化深度神经网络...