原始论文:L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space 论文代码:github.com/yuruntian/L2 二、核心贡献 1、提出了一种渐进采样式的训练方案,可以在较少的epochs训练上,访问到百万级别的训练样本。 2、考虑描述符的紧凑相关性,改善过拟合问题。 3、更关注于描述符之间的相对距离。
L2-Net在Brown数据集,Oxford数据集和新提出的Hpatches数据集上实现了最先进的性能, 实验表明,良好的泛化能力表明L2-Net可以作为现有手工描述符的直接替代。 由于大多数区域匹配任务需要NNS(最近邻搜索),我们的目标是学习可以与L2距离匹配的高性能描述符。所提出的L2-Net是基于CNN的模型,它输出128维描述符,可以直接匹...
A、网络框架: 左边是输入:32*32*1图像块,输出128的特征描述子;右边是双塔结构,The input of the tower on the left is the same with a solo L2-Net, while the input of the tower on the right is generated by cropping and resizing the central part of the original patches. B、数据集 Brown da...
本文的假设是,由标准线性学习算法(如支持向量机(SVM)或 logistic 回归模型)定义的分类边界通过过拟合训练集中的噪声数据点而倾斜。该假设在 Xu 等人 [26] 撰写的论文中找到了理论依据,该文将支持向量机的鲁棒性与正则化联系起来。此外,还可以通过实验来检验该假设:旨在减少过拟合的技术,如 L2 正则化,有望减少对...
我们看到 LeNet_high 比 LeNet_low 更不容易受到对抗样本的影响:对抗干扰有更高的 L2 范数,这对观察者来说更有意义。 未来研究展望 虽然近年来对抗样本已经引起了广泛关注,并且它对机器学习的理论和实践来说都有很大意义,但迄今为止仍有很多不明之处。本文旨在提供一个关于对抗样本线性问题的清晰、直观概览,希望...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.05629 迁移学习从源域学习知识,并利用这些知识促进目标域中的学习。迁移学习中需要解决的两个主要问题是迁移什么及如何迁移。对于源域和目标域,采用不同的迁移学习算法会产生不同的知识迁移。为了研究能最大化目标域学习效果的最优迁移学习算法,研究者必须全面探索所有现存的迁移...
然而,除了本论文最初发表之外,StarkWare 尚未发布任何进一步的公告。 POLYGON 2.0 Polygon 在 6 月初发布了有关 L2 旅程下一阶段的最新公告。 Polygon 2.0 的发布旨在打造“互联网价值层”。 该解决方案旨在通过一系列升级来增强Polygon zkEVM、PoS和Supernet之间的互操作性。
增加输入数据、数据增强、早停、dropout 及其变体是深度神经网络中常用的调整方法。本论文作为之前文章《徒手实现 CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质 》的补充,旨在介绍开发典型卷积神经网络框架时最常用的正则化和优化策略。 摘要:卷积神经网络(ConvNet)在一些复杂的机器学习任务中性能表现非常好。ConvNet 架构需要大量...
Open Zeppelin正在为StarkNet开发一个标准合约的实现,同时也在开发一个开发者的环境:Nile. ShardLabs正在开发一个StarkNet HardHat插件和一个更好的测试框架。 Erigon团队正在努力扩展他们的以太坊全节点以支持StarkNet(代号:Fermion)。他们正在与我们合作设计StarkNet的核心机制。
StarkNet 的母公司 StarkWare 成立于 2018 年, 总部位于以色列,两个主要产品为基于以太坊主网构建的扩容引擎 StarkEx 和 通用型 ZK-Rollup StarkNet。 StarWare 技术团队已经在 ZKP 领域拥有十多年的研究与工程经验,于 2018 年率先提出采用 SATRK 有效性证明解决以太坊可扩展性难题,实现解锁大规模可扩展性。