其中出现较早的是 2012 年的 AlexNet，它最早在 [Krizhevsky et al. NIPS 2012] 被提出；新近出现的是 2016 年的 ResNet，它在上年的 CVPR 中被提出，刚好一年。这些变体之间是一种前后相继、不断迭代的关系，同时又发挥着各自的独特作用。神经网络流行的同时，网络上的图像数据量有了爆发性的增长，GPU 的...
在 ILSVRC-2012 上训练的特征泛化到 SUN-397 数据集上。（来源：Donahue et al., 2014）在目标识别、语义分割、人体姿态估计和视频识别等任务上，预处理的 ImageNet 模型已用来实现最优水平。与此同时，它们还使得 CV 得以应用于训练示例数量少、注释成本高的领域。在 CV 中，在 ImageNet 上通过预处理进行迁移...
informations sur l’image et sur les exigences relatives à son utilisation en interne. Ces informations indiquent, par exemple, si l’image est Windows ou Linux, et comprennent les notes de publication et les exigences de mémoire maximale et minimale. Il s’agit d’une définition de type ...
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ResNet-18, -34, -50, -101 and -152 (He et al., 2015); Inception-v3 (Szegedy et al., 2015) 以及 Inception-v4 (Szegedy et al., 2016)。 1. 准确率(Accuracy) 图1 展示了提交给 ImageNet 挑战赛的架构的 1-crop 准确率,最左边的是 AlexNet,最右边的是 Inception -v4。最新的 ResNet 和...
Zoph et al. (2017) 论文中提到的构建模块。左侧是完整神经网络的外部结构，自下而上地通过一串堆叠的重复 cell 解析输入数据。右侧是 cell 的内部结构。算法旨在寻找能够获取准确网络的 cell。在 AmoebaNet 中，谷歌所用进化算法的一大重要特征是采用了一种正则化形式：相比于移除最差的神经网络，他们移除了最老的...
LARS算法由You et al. (2017)[3]最先提出,该算法通过对不同的层使用不同的Learning Rate,大幅度提升了大batch size场景下的训练精度,但实际测试发现,直接将LARS算法应用于半精度模型训练造成很大的精度损失,这是由于乘以LARS系数后, 很多参数因半精度数值表示范围较小而直接归0。
paper/5073-learning-with-noisy-labels.pdfhttps://arxiv.org/abs/1505.07634https://arxiv.org/abs/1609.036832、对干净的数据进行训练统计,避免由于不完全预测概率的情况下重新加权损失(Natarajan et al.,2017)而导致的学习模型权重的错误传播,并泛化到一些开创性的工作上,如Forman (2005, 2008); Lipton et al...
例如,Jarrett et al.13声称非线性f(x) = |tanh(x)|对于他们的对比归一化类型特别有效,然后是Caltech-101数据集中的局部平均池。然而,在这个数据集中,主要关注的是防止过度拟合,因此他们所观察到的效果不同于我们在使用ReLUs时报告的加速适应训练集的能力。更快的学习速度对大数据集上训练的大型模型的性能有很大...