蒸馏神经网络取名为蒸馏(Distill),其实是一个非常形象的过程. 我们把数据结构信息和数据本身当作一个混合物,分布信息通过概率分布被分离出来.首先,T值很大,相当于用很高的温度将关键的分布信息从原有的数据中分离,之后在同样的温度下用新模型融合蒸馏出来的数据分布,最后恢复温度,让两者充分融合.这也可以看成Prof. Hinton将这一个迁移学习过程命名为蒸馏的原因. 蒸馏神经网络想做的事情,本质上更接近于迁移学习(Transfer Learning),当然也可从模型压缩(Model Compr

公式推导:https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代码:https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss 在onestage的网络中,正负样本达到1:1000,这就会出现两个问题:1.样本不平衡   2.负样本主导loss.虽然负样本的loss小(因为大量的负样本是easy example,大量负样本是准确率很高的第0类),但个数众

原来交叉熵还有一个tempature,这个tempature有如下的定义: \[ q_i=\frac{e^{z_i/T}}{\sum_j{e^{z_j/T}}} \] 其中T就是tempature,一般这个T取值就是1,如果提高: In [6]: np.exp(np.array([1,2,3,4])/2)/np.sum(np.exp(np.array([1,2,3,4])/2)) Out[6]: array([0.10153632, 0.1674051 , 0.27600434, 0.45505

https://www.jianshu.com/p/25fc600de9fb 谷歌最近的一篇BERT取得了卓越的效果,为了研究BERT的论文,我先找出了<Attention is All You Need>,看看里面的Transformer模型作为基础. Transformer是为了机器翻译任务中的问题所提出的. 传统的RNN神经网络结构是可以处理任意长度的输入,它非常适合于自然语言的建模,所以它在一段时间内占据了整个神经网络中的主流.随着学术的发展,我们也会看到RNN有些不足. RNN的缺点

[题目描述] 惠子说:“连环可解也”. 这说明他是一个破解机关的高手,连连环都能解开,鲁班锁什么的自然不在话下.一位鲁班的后人非常不服气,于是找到惠子,给他出了一道题. 他首先给了惠子一个长度为 n的字符串s和一个长度为 m 的字符串 t,现在,他有 k 个询问,每个询问是给出两个整数 L,R,询问任选一对(i,j)满足 1≤i≤L,n≥j≥R,删去 s 的[i+1,j−1]这个区间的子串,剩下两块拼在一起,求t 在其中的匹配数的期望 e. 惠子非常擅长吹逼,但是对数学却搞不太明白,于是他请你来

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/ 为了训练模型,需要一种可降低模型损失的好方法.迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法,而且使用起来简单有效. 1- 迭代方法 用于训练模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略可以很好地扩展到大型数据集,因此在机器学习中的应用非常普遍. “模型”部分将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测作为输出. “计算损失”部分是模型将要使用的损失函

一直对机器学习里的loss函数不太懂,这里做点笔记. 符号表示的含义,主要根据Andrew Ng的课程来的,\(m\)个样本,第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\),对应ground truth标签为\(y^{(i)}\). 线性回归 假设函数: \[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \vec x \\ \end{align} \] 损失函数: 使用MSE(mean squared erro

2.18比赛(T2,T3留坑) pdf版题面 pdf版题解 超越一切(ak) [题目描述] 夏洛可得到一个(h+1)×(w+1)的巧克力,这意味着她横着最多可 以切 h 刀,竖着最多可以切 w 刀 她想总共切 k 刀,每刀要么竖着切要么横着切,如果竖着切了 i 刀,横着切了 j 刀,会得到(i+1) ×(j+1)个巧克力,定义一个切 k 刀 的方案的代价是每一刀切完后巧克力个数之和,假设每刀切的位置是 随机选择的(即剩余能切的位置等概率随机选一个),请你求出期望 代价,对109+7 取模 [输入

分类器需要在识别物体变化时候具有很好的鲁棒性(robus) 线性分类器(linear classifier)理解为模板的匹配,根据数量,表达能力不足,泛化性低:理解为将图片看做在高维度区域 线性分类器对这个区域进行染色. loss function 衡量预测结果的不理性程度,并基于损失函数优化weight, 使损失函数最小,达到在训练集的理想结果. Multiclass SVM loss (两分类的SVM的泛化),使SVM损失计算了所有的不正确的例子,as follows: where 将所有不

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N

Focal Loss for Dense Object Detection Intro 这又是一篇与何凯明大神有关的作品,文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题,其指出其根本原因是样本类别不均衡导致,一针见血,通过改变传统的loss(CE)变为focal loss,瞬间提升了one-stage网络的准确率.与此同时,为了测试该loss对网络改进的影响,文章还特地设计了一个网络,retina net,证明了其想法. Problems 为啥one-stage网

Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的Loss层有不同的参数; 1.基本函数 主要包含构造函数,前向.后向以及Reshape,部分有SetUp的函数,每层都有Loss参数 explicit XXXLossLayer(const LayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param),dif

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import FontP

考试T2,考试时想到了40pts解法,即对于求b数组,随便瞎搞一下就oxxk,求a的话,很明显的高斯消元,但考试时不会打+没开double挂成10pts(我真sb),感觉考试策略还是不够成熟,而且感觉考试时间很不够用,一直在瞎yy+code,听讲题DeepinC 12min就打出了T150pts,这不仅是思维上的劣势,而且打代码的速度必须要加上来啊,不然就算有好想法也打不出来(也没啥好想法). 接下来就是正经八本的题解了: 首先我们可以来一波玄学复杂度分析,数据范围1e5,要么$O(nlogn)

这次意外考得不错…但是并没有太多厉害的地方,因为我只是打满了暴力[还没去推T3] 第一题折腾了一个小时,看了看时间先去写第二题了.第二题尝试了半天还是只写了三十分的暴力,然后看到第三题是期望,本能排斥,跑回去写第一题了. 手画第一题的样例2,指着图片一点一点调试发现思路中间就错了,然后开了份新代码重写去了,好在原来那份里大部分东西都用得上.按数据点骗分,推出了y=2的性质,最后居然多拿了25分. 只剩下二十分钟了,第三题直奔数据范围.把k=2的分手推出来,然后非常没有梦想地选择搜索过小于8的数据

论文题目:2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆战 摘要 在本论文中,我们提出了一种新的损失函数,称为广义端到端( generalized end-to-end,GE2E)损失,使得说话人验证模型的训练比以往基于元组的端到端(tuple based end to

[本期推荐专题]物联网从业人员必读:华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理. 摘要:Focal Loss的两个性质算是核心,其实就是用一个合适的函数去度量难分类和易分类样本对总的损失的贡献. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss>,原文作者:chengxiaoli. 今天更新一下恺明大神的Focal Loss,它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文:  http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四.前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个公式吗?不记得也没关系. 这次,我们要一点一点的通过代码来实现这些公式.小喵主要是GPU上实现前后馈的代码,因为这个层只