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CNN为什么丢失了平移不变性?怎么保持?
只要输入图片稍微改一个像素、平移一个像素,CNN的输出就会发生巨大的变化,所以很容易招到对抗攻击。 今天分享一篇致力于解决CNN平移不变性对抗性攻击的ICML2019的一篇论文,《Making Convolutional Networks Shift-Invariant Aga…
【经典算法必读】图片分类系列之(二): AlexNet
AlexNet是划时代的,可以说掀起了机器学习的一场革命,标志着神经网络的凤凰涅槃、浴火重生,标志着深度学习大一统时代的来临,标志着通用人工智能又一次触手可及,也标志着一个超大级的人工智能泡沫的起点。 今天,就让我们以崇敬的心态,重温划时代之作AlexNet,具体论文是《Ima…
【经典算法必读】图片分类系列之(一): 你真的了解图片分类(Image Classification)吗?
图片分类是机器学习经典问题,也是深度学习声名鹊起之作。正是2012年AlexNet在图片分类竞赛ImageNet出乎寻常的性能,使得深度学习一夜爆红,方有今天人工智能的井喷之势。 由于深度学习在图片分类上极其成功,且代码简单,图片分类便成为深入学习入门学习任务。通常几行代码,就…
论trick的重要性之YOLOv2
2015年6月,YOLOv1横空出世,标志着一步式物体检测算法时代的到来,同年12月,经典一步式物体检测算法SSD出世,在准确度和速度上均击败了傲娇的YOLOv1。经过一年的探索,2016年12月,YOLOv1作者Joseph Redmon发布YOLOv2,以图扳回一城。 下图…
谁人不识YOLOv1?
YOLOv1是继Faster R-CNN后,第一个one stage物体检测算法,开创了物体检测算法一个全新流派,自YOLOv1后,物体检测基本分为one stage和two stage两个流派。 下图是YOLO在整个物体检测算法历史上的坐标。 可以看出,YOLOv1是在Fas…
是时候放弃tensorflow集群投入horovod的怀抱
当数据较多或者模型较大时,为提高机器学习模型训练效率,一般采用多GPU的分布式训练。 模型并行:分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分。例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的GPU,或者同一层内部的不同参数被分配到不同GPU; 数据并行:不同的GPU有同一个模型的…
SSD物体检测算法详解
物体检测算法,按算法结构,可以分为one-stage和two-stage两类。 two-stage经典算法主要是R-CNN族,以准确度见长,速度稍慢,一般不如one-stage。 one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等,以速度快见长,准确度一般不如…
深入理解PCA与SVD的关系
先简单回顾下主成分析PCA(principle component analysis)与奇异值分解SVD(singular value decomposition)。 降维后的各个维度之间相互独立,即去除降维之前样本x中各个维度之间的相关性。 式1就是协方差矩阵C的特征值分解,…
数据集shuffle的重要性
深度学习项目,在训练之前,一般均会对数据集做shuffle,打乱数据之间的顺序,让数据随机化,这样可以避免过拟合。 所有的狗都在猫前面,如果不shuffle,模型训练一段时间内只看到了Dog,必然会过拟合于Dog,一段时间内又只能看到Cat,必然又过拟合于Cat,这样的模型泛化…
详解object detection中的mAP
mAP是mean of Average Precision的缩写,意思是平均精确度(average precision)的平均(mean),是object detection中模型性能的衡量标准。object detection中,因为有物体定位框,分类中的accuracy并不…
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