最新要闻
- 天天播报:胃食管反流病发病机制_胃食管反流病怎么调养
- 吴宇森执导美版《喋血双雄》主演敲定!《速激》女星出演
- 天天新动态:央视315揭秘恢复出厂设置:并非彻底清除手机数据
- 环球微动态丨央视315晚会曝光直播间苦情戏 2000多万粉丝的网红被秒封
- 当前视讯!16次全胜!长征十一火箭成功发射试验十九号卫星
- 今日热讯:央视315晚会曝光直播间苦情戏:“儿子”们专骗老人、1.2元“神药”卖9.9元
- 全球滚动:任天堂:Switch 2将给玩家新惊喜和新玩法
- 即时看!央视3·15曝光:水军操盘直播间诱导跟风下单 一台手机操控2万个
- 热门:512GB售价8999元:雷克沙发布新款CFexpress Type-B存储卡
- 今日热闻!459元 腾达发布首款面板AP:10秒下载一部电影
- 2023央视3·15晚会第一曝 “泰国香米”竟是香精勾兑!渉事公司食品许可证已失效
- 全球快消息!hdr和sdr区别_hdr
- 快消息!SteamDeck升级OLED屏无望:V社称难度比预想中更高
- 焦点播报:俄式风味!秋林格瓦斯:12瓶到手24元 0脂低糖
- 微星推出G2712电竞显示器:170Hz高刷、1ms响应
- 全球消息!“史诗级产品”!GPT-4来了:看图玩梗考律师 能力超90%人类
手机
iphone11大小尺寸是多少?苹果iPhone11和iPhone13的区别是什么?
警方通报辅警执法直播中被撞飞:犯罪嫌疑人已投案
- iphone11大小尺寸是多少?苹果iPhone11和iPhone13的区别是什么?
- 警方通报辅警执法直播中被撞飞:犯罪嫌疑人已投案
- 男子被关545天申国赔:获赔18万多 驳回精神抚慰金
- 3天内26名本土感染者,辽宁确诊人数已超安徽
- 广西柳州一男子因纠纷杀害三人后自首
- 洱海坠机4名机组人员被批准为烈士 数千干部群众悼念
家电
环球热推荐:论文阅读—第一篇《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
论文地址
1.研究背景:
在计算机视觉领域,识别大规模图像集合是一个重要的任务。然而,由于数据量大,多样性复杂,传统的机器学习方法在此任务上面临着许多挑战。深度学习方法的出现解决了这一问题,其中卷积神经网络(CNNs)被证明在大规模视觉识别任务中非常有效。
(资料图片仅供参考)
2.研究内容:
本文介绍了一个基于卷积神经网络的深度学习模型,名为AlexNet。该模型通过在大规模视觉识别挑战(ILSVRC)上获得了最好的成绩,使得深度学习在视觉识别领域受到了广泛的关注。
3.研究方法:
AlexNet是一个由8个神经网络层组成的深度卷积神经网络模型,用于大规模视觉识别任务。
3.1 卷积层和池化层
AlexNet使用了5个卷积层和3个池化层,每个卷积层后面紧跟一个ReLU激活函数和一个局部响应归一化(LRN)层。这些卷积层和池化层的作用是通过提取图像的特征,逐渐降低图像的分辨率和复杂性,从而使得后续的全连接层可以更好地处理图像的特征。
3.2 全连接层
AlexNet使用了3个全连接层,其中第三个全连接层的输出是1000个类别的概率分布,对应着ImageNet数据集中的1000个类别。全连接层的作用是将卷积层和池化层提取的特征转化为分类器可以处理的形式。
3.3 激活函数和正则化
AlexNet使用了ReLU激活函数,相比于传统的sigmoid函数,ReLU可以在训练过程中加速收敛,并且减少梯度消失问题。此外,为了防止过拟合,AlexNet还采用了Dropout技术和LRN层。Dropout可以随机地丢弃一些神经元,从而减少模型的复杂度,避免过拟合。LRN层可以对神经元的输出进行标准化,使得神经元对输入数据的变化更加鲁棒。
3.4 数据增强
AlexNet还使用了数据增强技术来扩充训练数据集。数据增强的方法包括:随机裁剪、水平翻转、色彩变换等。这些方法可以使得模型更好地适应各种图像变换,提高模型的泛化能力。
4.研究结果:
在ImageNet LSVRC-2010数据集上,AlexNet模型取得了16.4%的top-5错误率,比排名第二的模型低10.8%。该模型的表现证明了深度卷积神经网络在大规模视觉识别任务中的效果,并且使得深度学习在视觉识别领域受到广泛关注。
5. AlexNet代码实现(Pytorch)
import torchimport torch.nn as nnclass AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.LocalResponseNorm(size=5), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.LocalResponseNorm(size=5), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x
在该代码中定义了一个名为AlexNet的类,该类继承自nn.Module。在该类的构造函数中,定义了该模型的各个层和参数,其中features是卷积和池化和LRN层,avgpool是自适应平均池化层,classifier是全连接层。在forward函数中,将输入x传入features和avgpool层,并将输出结果压缩成一个向量,最后通过全连接层得到预测结果。
6.总结与思考
6.1 文章中用了哪些手段来提高模型性能?这些手段今天是否还试用?
答:AlexNet使用了以下技术手段来提高模型性能:
- 数据增强:随机裁剪、随机水平翻转等方法,可以增加训练样本,提高模型的泛化能力。
- Dropout:随机将一部分神经元的输出设为0,可以减少模型的过拟合,提高模型的泛化能力。
- ReLU激活函数:相比于传统的Sigmoid和tanh激活函数,ReLU激活函数具有更快的收敛速度和更好的表达能力。
- LRN层:用于抑制神经元响应的饱和现象,并且可以提高模型的泛化能力,有效避免过拟合。这些技术手段在现代深度学习中仍然被广泛使用。
6.2 至今为止,除了文章中提到的还有哪些常用的提高模型性能或者防止过拟合的手段?
答:有
- 权重衰减(weight decay):在损失函数中加入权重的平方范数(L2正则化)或绝对值范数(L1正则化)作为正则化项,以惩罚较大的权重,防止模型过拟合。
- 早停(提早停止)
- Batch Normalization:在每个小批量的数据上对输入进行标准化,使得每层的输入具有相似的统计分布,从而加速模型的训练,同时也可以减少模型的过拟合。
- 集成学习(ensemble learning):通过将多个模型的预测结果结合起来,得到更准确的预测结果,从而减少模型的过拟合风险。等。
6.3 为什么ReLU表现的会比传统的Sigmoid和tanh激活函数更好呢?
答:
- 快速收敛:Sigmoid和tanh函数的梯度在两端接近0,容易出现梯度消失问题,导致训练速度变慢。而ReLU函数的梯度在正区间一直为1,可以保证梯度传播时不会出现梯度消失问题,从而加速模型的收敛速度。
- 更好的表达能力:Sigmoid和tanh函数在输入较大或较小时,输出接近饱和,无法提供更多信息。而ReLU函数在正区间内输出恒为正数,可以提供更多的信息,更好地表达数据的特征。
6.4 由于模型过大和当时的算力限制,作者使用了两个GPU来进行训练,现在多GPU训练还有必要吗?
答:由于GPU算力飞快发展,在大部分任务中好像已经不需要在进行这样的操作了,但是在自然语言处理领域也可能会出现参数过多模型过大导致单个GPU无法训练的情况,这时候还是要采取多GPU联合训练的方法的。
关键词:
-
环球热推荐:论文阅读—第一篇《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文地址1 研究背景:在计算机视觉领域,...
来源: 环球热推荐:论文阅读—第一篇《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
天天播报:胃食管反流病发病机制_胃食管反流病怎么调养
吴宇森执导美版《喋血双雄》主演敲定!《速激》女星出演
天天新动态:央视315揭秘恢复出厂设置:并非彻底清除手机数据
环球微动态丨央视315晚会曝光直播间苦情戏 2000多万粉丝的网红被秒封
当前视讯!16次全胜!长征十一火箭成功发射试验十九号卫星
5.9 GDT与IDT的初始化(harib02i)
环球快资讯:谈谈GPT-4模型的亮点
世界头条:ChatGPT对跟踪算法以及跟踪轨迹问题的解答
今日热讯:央视315晚会曝光直播间苦情戏:“儿子”们专骗老人、1.2元“神药”卖9.9元
全球滚动:任天堂:Switch 2将给玩家新惊喜和新玩法
即时看!央视3·15曝光:水军操盘直播间诱导跟风下单 一台手机操控2万个
day04-实现SpringBoot底层机制
焦点报道:有监督学习——支持向量机、朴素贝叶斯分类
当前动态:Windows 下 JNA 调用动态链接库 dll
Java并发小结02
【新视野】区块链技术入门教程 - Decert
热门:512GB售价8999元:雷克沙发布新款CFexpress Type-B存储卡
今日热闻!459元 腾达发布首款面板AP:10秒下载一部电影
2023央视3·15晚会第一曝 “泰国香米”竟是香精勾兑!渉事公司食品许可证已失效
快播:第130篇:BOM(window对象)
全球快消息!hdr和sdr区别_hdr
快消息!SteamDeck升级OLED屏无望:V社称难度比预想中更高
焦点播报:俄式风味!秋林格瓦斯:12瓶到手24元 0脂低糖
微星推出G2712电竞显示器:170Hz高刷、1ms响应
全球消息!“史诗级产品”!GPT-4来了:看图玩梗考律师 能力超90%人类
世界消息!偷工减料!南京蜜雪冰城频繁改标签过期继续用 被责令整改
环球速递!火山引擎数智平台 VeDI 帮助智能投影仪更懂用户需求
天天观察:【学习日志】Java基本数据类型的自动装箱和拆箱
焦点滚动:智能制造 | AIRIOT智慧工厂管理解决方案
看热讯:iOS转场之present与dismiss的使用
网易云音乐会员不再支持车机版 车上听歌要加钱
天天滚动:U20国足队长出局后一夜没睡:裁判对中国队不公
焦点观察:中国土豪花109万元购买《CS:GO》AK47野荷皮肤 网友吐槽太丑
长安深蓝SL03行驶中自燃 车尾冒出明火和浓烟
世界看热讯:上海网红餐厅火烧云吃出异物:店家称没吃出问题就算了
当前速读:Linux LVM磁盘分区管理
环球今头条!记录--前端实现电子签名(web、移动端)通用
新动态:GPT-4 重磅发布,用户直呼:强得离谱
【聚看点】Python处理Unicode字符时出现中文乱码的情况
世界今亮点!go开发入门篇之go语言
【世界速看料】充电慢犯法!iPhone 15若限制充电速度或违反欧盟法律
当前观点:词典笔迎来第三代!阿尔法蛋AI词典笔T20图赏
每日播报!旧车置换宝马新车?4S店销售“张伟”骗了13位车主200余万元
【世界播资讯】国内喝星巴克的人越来越少了引热议:至少30元/杯、国人消费理智、竞争加剧
焦点简讯:电影《红海行动2》今年开拍:前作票房超36亿 网友“自来水”安利
【全球快播报】10999元起 LG gram Style轻薄本开售:轻至999g
天天新动态:HTML/XML字符转义对照表
环球新消息丨易基因:高通量测序后的下游实验验证方法——ChIP-seq篇|干货系列
焦点观察:爬虫-requests
记一次运气非常好的服务器渗透经历
【环球快播报】Chrome高级调试技巧
《黑暗荣耀2》演员被查有无校园暴力 空姐名场面是CG
【世界报资讯】《暗黑破坏神4》终极版宣传片发布:花100美元提前4天玩 还送坐骑等
当前最新:六分钟泡出武汉热干面 原汁味道!大汉口速食热干面大促:2.5元/袋
全球热议:借车给朋友车祸致人死亡!车主被判担责三成
实现内屏自动开合!魅族新折叠屏手机专利公布
全球简讯:外网信息搜集
每日热门:这啥?竟能让羊毛党无能狂怒!|无感验证还不快来体验
全球快讯:02.SQL
通过随机数Random 和 redis的incr每次增加一的原子性来动态绑定队列
uniapp,常用工具函数
天天讯息:2023年3月15日商丘嘉盛纸业A级箱板纸价格下调
每日信息:扫码点餐索要手机号违法吗?消保委暗访奶茶店和快餐店
全球热讯:山航就中国俄航等调侃信息发声明:不认同不符合客观事实的内容
东方甄选被曝养殖虾当野生虾卖 官方回应:被供应商骗了
【世界快播报】三星回应Galaxy S23 Ultra拍月亮“造假”:未进行任何图像叠加处理
世界聚焦:不给友商留机会 GPT-4大量技术细节不再公开:安全更重要
天天观焦点:CentOS 7 安装 YApi
易基因:染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq)的数据挖掘思路 |干货系列
fabric使用
当前简讯:企业微信对接openai实现chatgpt3.5聊天机器人
焦点快报!濒死恒星演化成超新星前一幕被韦伯捕捉:壮观至极!
全球热议:OpenAI还在烧钱 但开发者已经利用GPT挣钱了:还是国产的
FIFA官宣2026世界杯改制:48队分为12个组 赛事总场次增至104场
环球即时:合肥发布新能源汽车消费补贴政策:最高补贴5000元
环球动态:真不用羡慕油车了!特斯拉V4超级充电桩落地:最高功率350kW
全球快资讯:VMware安装虚拟机时提示错误"Failed to install the hcmon driver."解决办法
环球即时看!C# || 批量翻译工具 || 百度翻译api || 读取.cs文件内容 || 正则表达式筛选文件
这是一篇纯讲SQL语句优化的文章!!!| 博学谷狂野架构师
消息!前端架构工作
【全球速看料】Linux进程通信 | 管道与FIFO
全球微速讯:智动力:目前暂未涉及6G通信网络相关领域
焦点速讯:你支持吗?快递不告而放或最高可罚3万 直接放菜鸟也不接受?
【天天速看料】哪吒汽车跟进90天保价 哪吒S 1160增程小版限时17.98万元
林依晨和郑元畅在一起过吗?林依晨和郑元畅参加的综艺节目叫什么?
泰坦尼克号是真实的故事吗?泰坦尼克号的男女主角叫什么?
前锋燃气灶质量怎么样?燃气灶十大品牌排行榜
iis是什么软件?iis在哪里打开?
aspx文件是什么?aspx文件怎么打开?
Prime95烤机教程
观点:成人崩溃就在一瞬间 外卖小哥酒后误上高速 电量跑光痛哭不止
全球今头条!生产环境触目惊心!汕头知名橄榄菜企业被连夜查处:线上平台火速下架
播报:全周期订单数突破35万!魅族20系列无界超前订圆满结束
湖南邵阳疑似挖出龙化石?当地回应:或为天然石头
世界视点!Model Y行驶中刹车变硬 车主:售后说是常态化事情
GPT-4上线:史上最强大多模态语言模型,堪称最强人工智能,目前OpenAI付费升级GPT-4平台已崩溃
观点:报复性消费来了:我国网上零售额月均破万亿元
16岁女孩将挑战珠峰 父亲众筹50万 回应来了:女儿想法
奔驰EQC刚买半年驱动电机就被烧毁 车主质疑4S店故意欺诈