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What's hot
What's hot (20)
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- 2. AlexNet NIN AlexNet vs NIN 網路架構
- 3. Summary 1.提出一個NIN的深度網絡結構用以增強模型在感知野在局部圖像塊的辨別力。 2.提出在卷積層使用非線性代替現有的線性模型。 3.使用一個由MLP組成的micro neural網絡作為非線性模型去掃描輸入以提取特徵圖 4. NIN就是將micro neural以棧的形式組合而成。
- 4. CNN由卷積層與池化層組成 • 卷積層對下層的數據塊來說是一個GLM（generalized linear model，廣義線性模型） 文中提到：GLM抽象層次較低，即相同概念下的變量特徵是相同 GLM能夠獲取較好的抽象，當潛在概念的樣本是線性可分的時候 CNN其實有一個假設就是潛在的概念是線性可分的 • 相同概念的數據一般是存在於一個非線性的模型中，因此，捕捉真實數據一般使用非線性模型 Introduction
- 5. • 使用一個MLP代替卷積層的線性卷積操作 • MLP是一個通用近似函數而且可由神經網絡使用反向傳播進行訓練 • 文中將其命名為mlpconv Introduction
- 8. 情境說明： 現在有一個3x3的輸入，用一個9維的向量x代表 卷積核大小也是3x3，也9維的向量w代表 • 常規卷積層處理方式 : 直接x和w求卷積，然後relu一下就好了 • Maxout處理方式 : 有k個的3x3的w 分別卷積得到k個1x1的輸出 然後對這k個輸入求最大值 • NIN處理方式: 有k個3x3的w 分別卷積得到k個1x1的輸出 然後對它們都進行relu 然後再次對它們進行卷積，結果再relu。 （這個過程，等效於一個小型的全連接網絡） Introduction - Maxout
- 11. 全局平均池化
- 13. 全局平均池化 • 理論：在MLPconv的最後一層為每一個分類任務的相應種類生成一個特徵映射 • 優點： 全局平均池化更原生的支持於卷積結構 通過加強特徵映射與相應分（種）類的對應關係，因此,特徵映射可以很容易地解釋為分類映射。 全局平均池化一層沒有需要優化的參數，因此在這一層可以避免過擬合 • 總結： 用來代替CNN中傳統的全連接層
- 16. CIFAR-10 • CIFAR-10數據集由10個類別的近50k幅訓練和10k測試自然圖片組成， 每一張圖片為RGB彩色，32x32大小。 • 使用Maxout中的：全局對比+ 歸一化 + ZCA白化。 • 每個MLPconv層的特徵映射數量被設計成相同， 使用驗證集進行兩個參數的調優操作（局部感受野大小與權重衰減）。 當兩個hyper-parameters是固定的，從頭開始重新訓練網絡訓練集和驗證集。
- 17. CIFAR-100 • CIFAR-100數據庫中的圖片大小與格式與CIFAR-10相同，但是包含了100個分類。 • C-100中每一分類的數據就是C-10的十分之一。 • 對於CIFAR-100數據庫，論文中沒有訓練超參數，而是直接使用了CIFAR-10所訓練好的超參數直接 進行訓練。 • 模型與CIFAR-10的唯一區別就是最後一個MLPconv層的輸出為100個特徵映射。作者訓練後得到的 錯誤率為35.68%
- 18. 街景門牌號-SVHN • SVHN數據庫由630420個32x32的彩色圖片組成：分成訓練集、測試集和額外集 • 數據集的任務是用於分類定位圖片中心的數字 • 實作方式： 對於每一類，從訓練集中選擇400個樣本， 再從額外集中選擇200個樣本用於驗證， 訓練集與和額外集中其餘的樣本用於訓練 組成的驗證集僅僅用於超參的選擇，不會在訓練過程中使用。
- 20. MNIST • MNIST數據庫由0-9個數字的圖片組成，圖片大小為28x28，約有60k張訓練圖片和10k張測試圖片。 • 實作方式： 使用CIFAR-10的模型進行訓練，只是將每個MLPconv層生成的特徵映射數量減少 減少的原因是MNIST與CIFAR-10相比較是一個簡單的數據庫，只需要較少的參數。 • 論文中的測試其方法沒有使用數據集擴充（data augmentation），其結果如下圖。該模型所得測 試誤差為0.47%，比當前最好的結果Conv with Maxout+Dropout略差。
- 23. 其他補充
- 24. 白化 白化是一種重要的預處理過程，其目的就是降低輸入數據的冗餘性， 使得經過白化處理的輸入數據具有如下性質： 特徵之間相關性較低 所有特徵具有相同的方差 • 白化處理分PCA白化和ZCA白化 • PCA白化保證數據各維度的方差為1 • ZCA白化保證數據各維度的方差相同 • PCA白化可以用於降維也可以去相關性 • ZCA白化主要用於去相關性，且盡量使白化後的數據接近原始輸入數據
- 29. 參數 SGD的參數 在使用隨機梯度下降（SGD）的學習方法時，一般來說有以下幾個可供調節的參數: • Learning Rate 學習率：必須的 • Weight Decay 權值衰減：不需要時可以設為0 • Momentum 動量：不需要時可以設為0 • Learning Rate Decay 學習率衰減：不需要時可以設為0
- 30. 參數 SGD的參數 在使用隨機梯度下降（SGD）的學習方法時，一般來說有以下幾個可供調節的參數: • Learning Rate 學習率：必須的 學習率決定了權值更新的速度，設置得太大會使結果越過最優值，太小會使下降速度過慢。 • Weight Decay 權值衰減：不需要時可以設為0 • Momentum 動量：不需要時可以設為0 • Learning Rate Decay 學習率衰減：不需要時可以設為0
- 31. 參數 SGD的參數 在使用隨機梯度下降（SGD）的學習方法時，一般來說有以下幾個可供調節的參數: • Learning Rate 學習率：必須的 學習率決定了權值更新的速度，設置得太大會使結果越過最優值，太小會使下降速度過慢。 • Weight Decay 權值衰減：不需要時可以設為0 在實際運用中，為了避免模型的over-fitting，需要對cost function加入規範項。 主要是減小不重要的參數對結果的影響，而有用的權重則不會受到Weight decay的影響， 這種思路與Dropout的思路原理上十分相似。 • Momentum 動量：不需要時可以設為0 • Learning Rate Decay 學習率衰減：不需要時可以設為0
- 32. 參數 SGD的參數 在使用隨機梯度下降（SGD）的學習方法時，一般來說有以下幾個可供調節的參數: • Learning Rate 學習率：必須的 學習率決定了權值更新的速度，設置得太大會使結果越過最優值，太小會使下降速度過慢。 • Weight Decay 權值衰減：不需要時可以設為0 在實際運用中，為了避免模型的over-fitting，需要對cost function加入規範項。 主要是減小不重要的參數對結果的影響，而有用的權重則不會受到Weight decay的影響， 這種思路與Dropout的思路原理上十分相似。 • Momentum 動量：不需要時可以設為0 一種提高SGD尋優能力的方法，具體做法是每次迭代減小學習率的大小。 • Learning Rate Decay 學習率衰減：不需要時可以設為0
- 33. 參數 SGD的參數 在使用隨機梯度下降（SGD）的學習方法時，一般來說有以下幾個可供調節的參數: • Learning Rate 學習率：必須的 學習率決定了權值更新的速度，設置得太大會使結果越過最優值，太小會使下降速度過慢。 • Weight Decay 權值衰減：不需要時可以設為0 在實際運用中，為了避免模型的over-fitting，需要對cost function加入規範項。 主要是減小不重要的參數對結果的影響，而有用的權重則不會受到Weight decay的影響， 這種思路與Dropout的思路原理上十分相似。 • Momentum 動量：不需要時可以設為0 一種提高SGD尋優能力的方法，具體做法是每次迭代減小學習率的大小。 • Learning Rate Decay 學習率衰減：不需要時可以設為0 尋優加入了“慣性”的影響，這樣一來，當誤差曲面中存在平坦區SGD可以一更快的速度學習
- 35. 參數 ASGD （Averaged Stochastic Gradient Descent ）的參數 在SGD的基礎上計算了權值的平均值 在SGD的基礎上增加參數t0t0 學習率ηη 參數t0t0 ASGD的優點： 運算花費和second order stochastic gradient descent (2SGD)一樣小 ASGD的缺點： 比SGD的訓練速度更為緩慢 t0t0的設置十分困難
- 37. 1 x 1 convolution 實現跨通道的交互和信息整合 • 利用MLP代替傳統的線性卷積核，從而提高網絡的表達能力。 • 利用了跨通道pooling的角度解釋，認為文中提出的MLP其實等價於在傳統卷積核後面接cccp層，從而 實現多個特徵映射的線性組合，實現跨通道的信息整合。 • cccp層是等價於1×1卷積的，就是在每個傳統卷積層後面接了兩個CCCP層（其實就是接了兩個1×1的卷 積層）
- 38. 1 x 1 convolution 進行卷積核通道數的降維和升維 由於3X3卷積或者5X5卷積在幾百個過濾器的卷積層上做卷積操作時相當耗時， 所以1X1卷積在3X3卷積或者5X5卷積計算之前先降低維度。 那麼，1X1卷積的主要作用有以下幾點： 1：降維（dimension reductionality） 比如，一張500 X500且厚度深度為100的圖片在20個過濾器上做1X1的捲積， 那麼結果的大小為500X500X20 2 ：加入非線性。 卷積層之後經過激勵層，1X1的捲積在前一層的學習表示上添加了非線性激勵 （non-linear activation），提升網絡的表達能力
- 39. 1 x 1 convolution 進行卷積核通道數的降維和升維 如果卷積的輸出輸入都是一個平面，那麼1X1卷積核並沒有什麼意義，它是完全不考慮像素與周邊其他 像素關係。 但卷積的輸出輸入是長方體，所以1X1卷積實際上對每個像素點，在不同的頻道上進行線性組合，且保 留原有平面結構，調控深度，從而完成升維或降維的功能。
- 40. 1 x 1 convolution 進行卷積核通道數的降維和升維 情境說明： 若用2個過濾器的1X1卷積層，那麼數據就從原來的depth3降到了2 若用4個濾波器，則起到了升維的作用。
- 41. 1 x 1 convolution 可以在保持特徵地圖尺寸不變（即不損失分辨率）的前提下大幅增加非線性特性，把網絡做得很深 NIN引入了逐個卷積。此論文中在不簡單地堆疊更多層的情況下生成更深層次的網絡。
- 43. 論文所用到的數據集介紹-CIFAR-100 這個數據集就像CIFAR-10， 有100個類， 每個類包含600個圖像。 每類各有500個訓練圖像和100個測試圖像。 CIFAR-100中的100個類被分成20個超類。 每個圖像都帶有一個“精細”標籤（它所屬的類） 和一個“粗糙”標籤（它所屬的超類） 旁邊是CIFAR-100中的類別列表： 超類 類別 水生哺乳動物 海狸，海豚，水獺，海豹，鯨魚 魚 水族館的魚，比目魚，射線，鯊魚，鱒魚 花卉 蘭花，罌粟花，玫瑰，向日葵，鬱金香 食品容器 瓶子，碗，罐子，杯子，盤子 水果和蔬菜 蘋果，蘑菇，橘子，梨，甜椒 家用電器 時鐘，電腦鍵盤，檯燈，電話機，電視機 家用家具 床，椅子，沙發，桌子，衣櫃 昆蟲 蜜蜂，甲蟲，蝴蝶，毛蟲，蟑螂 大型食肉動物 熊，豹，獅子，老虎，狼 大型人造戶外用品 橋，城堡，房子，路，摩天大樓 大自然的戶外場景 雲，森林，山，平原，海 大雜食動物和食草動物 駱駝，牛，黑猩猩，大象，袋鼠 中型哺乳動物 狐狸，豪豬，負鼠，浣熊，臭鼬 非昆蟲無脊椎動物 螃蟹，龍蝦，蝸牛，蜘蛛，蠕蟲 人 寶貝，男孩，女孩，男人，女人 爬行動物 鱷魚，恐龍，蜥蜴，蛇，烏龜 小型哺乳動物 倉鼠，老鼠，兔子，母老虎，松鼠 樹木 楓樹，橡樹，棕櫚，松樹，柳樹 車輛1 自行車，公共汽車，摩托車，皮卡車，火車 車輛2 割草機，火箭，有軌電車，坦克，拖拉機
- 44. 論文所用到的數據集介紹-SVHN Street View House Numbers是一個真實世界的圖像數據集，用於開發機器學習和對象識別算法， 對數據預處理和格式化的要求最低。 該數據集包含從街道級照片中裁剪的超過600,000個標記數字。 能夠從地理位置的像素片段自動轉錄這些地址編號並將轉錄的數字與已知的街道地址相關聯，這有 助於確定其所代表的建築物的位置。