深度网络训练的一些trick

摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集包含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来. 很多竞赛选手使用了卷积网络来完成这场竞赛,其

本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks:数据增广.图像预处理.网络初始化.训练过程中的技巧.激活函数的选择.不同正则化方法.来自于数据的洞察.集成多个深度网络的方法. 1. 数据增广 在不改变图像类别的情况下,增加数据量,能提高模型的泛化能力. 自然图像的数据增广方式包括很多,如常用的水平翻转(horizontally flipping),一定程度的位移或者裁剪和颜色抖动(color jittering).此外还可以尝试多种操作的组合, 例如同时做旋转和随机尺度变换,此外还可以把每个pat

自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器,上一节看到,训练400次,准确率为98.2% 在此基础上,我们可以搭建我们的第一个深度网络:栈式自编码(2层)+Softmax分类器 简单地说,我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入. 和自我学习很像,似乎就是新加了一层,但是其实不然: 新技巧在于,我们这里有个微调的过程,让残差从最高层向输入层传递,微调整个网络权重. 这个微调对于网络性能的提高非常明显,实际上后面将会看到. 网络结构如图所示: 图1 预先加载 minFunc

基于自动编码机(autoencoder),这里网络的层次结构为一个输入层,两个隐层,后面再跟着一个softmax分类器: 采用贪婪算法,首先把input和feature1看作一个自动编码机,训练出二者之间的参数,然后用feature1层的激活值作为输出,输入到feature2,即把feature1和feature2再看作一个自动编码机,训练出这两层之间的参数,这两步都没有用到分类标签,所以是无监督学习,最后把feature2的激活值作为提取的的特征,输入到分类器,这里需要标签来计算代价函数,从而

Going Deeper 1. 背景 2006年之前,整个机器学习的理论界,可以说已经是SVM(支持向量机)的天下.SVM以其良好的理论基础,优美的模型和令人舒服的算法性质,俘获了无数科研人员的心. 据说,深度学习三巨头之一的Yann LeCun,曾经与SVM的祖师爷Vapnik就SVM与神经网络发生过激烈而有趣的讨论,最终两人各持己见,各自回家睡觉.于是后边的小弟逐步形成两个"门派". 在那段时间的争论中,Yann LeCun认可SVM作为通用的分类方法十分不错,但本质只是一个二层模

卷积网络训练太慢?Yann LeCun:已解决CIFAR-10,目标 ImageNet Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集包含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来. 很多竞赛选手使用了卷积网络来完成这场竞赛,其中一些在该分类任务中靠着超乎人类能力的表现而得分.在本系列的博客中,我们将会分别采访三位选手和卷积网络之父.Facebook人工智能实验室主任

继续python接口的学习.剩下还有solver.deploy文件的生成和模型的测试. 网络训练 solver文件生成 其实我觉得用python生成solver并不如直接写个配置文件,它不像net配置一样有很多重复的东西. 对于一下的solver配置文件: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: "step" max_iter: 78200 #训练样本迭代次数=max_iter/782(训练完一次全部样本的迭代数) momen

继续python接口的学习.剩下还有solver.deploy文件的生成和模型的測试. 网络训练 solver文件生成 事实上我认为用python生成solver并不如直接写个配置文件,它不像net配置一样有非常多反复的东西. 对于一下的solver配置文件: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: "step" max_iter: 78200 #训练样本迭代次数=max_iter/782(训练完一次所有样本的迭代数) mom

近日,斯坦福大学发布了DAWNBenchmark最新成绩,在图像识别(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的总训练时间上,华为云ModelArts排名第一,仅需10分28秒,比第二名提升近44%.成绩证明,华为云ModelArts实现了更低成本.更快速度.更极致的体验. 斯坦福大学DAWNBench是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排行榜反映了当前全球业界深度学习平台技术的领先性.计算时间和成本是构建深度模型的关键资源,DAWNBen