学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

Keras提供两种学习率适应方法,可通过回调函数实现. 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 该回调函数是学习率调度器. 参数 schedule:函数,该函数以epoch号为参数(从0算起的整数),返回一个新学习率(浮点数) 代码 import keras.backend as K from keras.callbacks import LearningRateScheduler def

overfeat是在AlexNet出现后,推出来的模型,其不仅用于物体分类,来用于定位,检测等,可以说是一个涉及很多应用场景的通用模型,值得看看. 本文将从两个方面来讲解,第一部分从论文角度来说一说,第二部分谈一些理解. 一.论文详解 一,介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案:劣势就是对于标签数据集很贪婪.所以在大的数据集上面取得了很大的突破,但是在小的数据集上面突破不是很大. ImageNet数据集上的分类图片,物体大致分布在图片中心,但是感兴趣的物体常常在尺寸和位置(以

一.疑问 二.知识点 1. 损失函数可视化 ​ 损失函数一般都是定义在高维度的空间中,这样要将其可视化就很困难.然而办法还是有的,在1个维度或者2个维度的方向上对高维空间进行切片,例如,随机生成一个权重矩阵,该矩阵就与高维空间中的一个点对应.然后沿着某个维度方向前进的同时记录损失函数值的变化.换句话说,就是生成一个随机的方向并且沿着此方向计算损失值,计算方法是根据不同的值来计算.这个过程将生成一个图表,其x轴是值,y轴是损失函数值.同样的方法还可以用在两个维度上,通过改变来计算损失值,从而给出二

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方

+ mu) * v # 位置更新变了形式 对于NAG(Nesterov's Accelerated Momentum)的来源和数学公式推导,我们推荐以下的拓展阅读: Yoshua Bengio的Advances in optimizing Recurrent Networks,Section 3.5. Ilya Sutskever's thesis (pdf)在section 7.2对于这个主题有更详尽的阐述. 学习率退火 在训练深度网络的时候,让学习率随着时间退火通常是有帮助的.可以这样理解:

<SVDNet for Pedestrian Retrieval>理解 Abstract: 这篇文章提出了一个用于检索问题的SVDNet,聚焦于在行人再识别上的应用.我们查看卷积神经网络中全连接层的每一个权重向量,发现它们往往都高度相关.这导致了每个全连接描述中个体之间的相关性,在基于欧几里得距离时会影响检索性能.为了解决这个问题,这篇论文使用了SVD来优化深层表达学习.通过严厉和放松的迭代(RPI)训练框架,我们可以在CNN训练中迭代地整合正交性约束,生成所谓的SVDNet.我们在Marke

二分法查找: 『在有序数组的基础上通过折半方法不断缩小查找范围,直至命中或者查询失败.』   二分法的存储要求:要求顺序存储,以便于根据下标随机访问   二分法的时间效率:O(Log(n))   二分法的空间效率:原地查询 O(1)   二分法对应的搜索树是确定的.   二叉排序树查找: 『借助二叉排序树进行搜索,但因为所建立的树本身不一定是轴对称的,所以每次比较并不能确保减小一半范围.』   二叉树的存储要求:需要树形结构,相比顺序存储需要占用更多的空间,但也有链接型数据结构灵活可拓展的有点.

这是Hinton的第10课 这节课有两篇论文可以作为背景或者课外读物<Adaptive mixtures of local experts>和<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>. 一.为什么模型的结合是有帮助的 这部分将介绍为什么当我们进行预测的时候,想要将许多模型结合起来.如果我们只有一个模型,我们不得不对这个模型选择某些能力:如果我们选择的能力太少,那么模型可以

源地址:https://msandbu.wordpress.com/2014/10/31/netscaler-and-real-performance-tuning/ 作者显然不是以英语为母语的,所以有些地方我看着也比较费劲,但是十分感谢原作者. =========翻译内容开始========= 昨儿我跟Citrix User Group在挪威一起就Netscaler和性能调整开了个会,45分钟的时间里我也没法说太多关于性能调整的,但是我觉得我还是搞了个大差不离. 下面是会议日程: TCP概述,

一.概述 TCP和UDP处在同一层——运输层,但是它们有很多的不同.TCP是TCP/IP系列协议中最复杂的部分,它具有以下特点: (1) TCP提供 可靠的 数据传输服务,TCP是 面向连接的 .应用程序在使用TCP通信之前,先要建立连接,这是一个类似“打电话”的过程,通信结束后还要“挂电话”. (2) TCP连接是 点对点 的,一条TCP连接只能连接两个端点. (3) TCP提供可靠传输,无差错.不丢失.不重复.按顺序. (4) TCP提供 全双工 通信,允许通信双方任何时候都能发送数据,因为

ID即标示符,在某个搜索域内能唯一标示其中某个对象.在关系型数据库中每个表都需要定义一个主键来唯一标示一条记录.为了方便一般都会使用一个auto_increment属性的整形数做为ID.因为数据库本身能保证这个数是在这个表范围内一直累加的,所以任何两条记录不会有相同的ID值,包括已经删除的记录.可是一旦表大到一定程度,要跨机器分表的时候,那么就不能再依靠这个auto_increment字段唯一表示一条记录了.因为此时的搜索域已经扩大到多个机器,而每台机器的auto_increment都是独立增长

转自:http://bbs.chinavideo.org/viewthread.php?tid=4143 还可参考http://www.fourcc.org/yuv.php 小知识:RGB与YUV----摘自<DirectShow实务精选> 作者:陆其明 1.RGB计算机彩色显示器显示色彩的原理与彩色电视机一样,都是采用R(Red).G(Green).B(Blue)相加混色的原理:通过发射出三种不同强度的电子束,使屏幕内侧覆盖的红.绿.蓝磷光材料发光而产生色彩.这种色彩的表示方法称为RGB色彩

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

一.概念 1.什么是RGB? 对一种颜色进行编码的方法统称为“颜色空间”或“色域”.用最简单的话说,世界上任何一种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量.RGB(红.绿.蓝)只是众多颜色空间的一种.采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示-红色绿色以及蓝色的强度.记录及显示彩色图像时,RGB是最常见的一种方案. 2.什么是YUV? YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间. 在现代彩色电视系统中,通常采用三管

PNG图片格式现在包含三种类型: 1.PNG8       256色PNG的别名 2.PNG24     全色PNG的别名 3.PNG32     全色PNG的别名 基本上PNG32就是PNG24,但是附带了全alpha通道.就是说每个像素上不仅存储了24位真色彩信息还存储了8位的alpha通道信息,就如同GIF能存储透明和不透明信息一样. “但是Photoshop也能生成带透明通道的PNG图片!”我也知道,它只是表面上这么说是PNG24. 如果你习惯使用Photoshop,你就应该知道,Pho

转: http://www.cnblogs.com/qinjunni/archive/2012/02/23/2364446.html YUV RGB 常见视频格式解析 I420是YUV格式的一种,而YUV有packed format和planar format两种,而I420属于planar format的一种. 同时I420表示了YUV的采样比例4:2:0.4:2:0的YUV并不是说没有V分量,而是指对于每一个行,只有一个U或者V分量.比如第一行里,是YUYYUY,到了第二行是YVYYVY,那

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流. YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Ch

分布式环境下的id生成方法   前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的.当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了. 当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计

http://blog.csdn.net/scg881008/article/details/7168637 假如是200万像素的sensor,是不是RGB一个pixel是2M,YUV是1M? 首先,200万象素的sensor,就是有2M个pixel;     YUV是电视传输用的名词,一个亮度信号(Y),两个色差信号(U分量.V分量)     YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑 白电视.与RG

名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r