深度學習網絡層之 Pooling
pooling 是仿照人的視覺系統進行降維（降采樣），用更高層的抽象表示圖像特征，這一部分內容從Hubel&wiesel視覺神經研究到Fukushima提出，再到LeCun的LeNet5首次采用並使用BP進行求解，是一條線上的內容，原始推動力其實就是仿生，仿照真正的神經網絡構建人工 ...
原文：如何可視化深度學習網絡中Attention層
前言 在訓練深度學習模型時，常想一窺網絡結構中的attention層權重分布，觀察序列輸入的哪些詞或者詞組合是網絡比較care的。在小論文中主要研究了關於詞性POS對輸入序列的注意力機制。同時對比實驗采取的是words的self attention機制。 效果 下圖主要包含兩列：word attention是self attention機制的模型訓練結果，POS attention是詞性模型的訓練 ...
2020-04-18 15:14 1 2215 推薦指數：
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深度學習網絡層之 Batch Normalization
中提出此方法來減緩網絡參數初始化的難處. Batch Norm原理 內部協轉移（Internal Cova ...
深度學習網絡層之上采樣（Unpooling）
之前一篇博文中介紹了深度學習中的pooling層,在本篇中主要介紹轉置卷積這種上采樣操作。轉置卷積也是一種卷積。 L2 pooling \[a^l={1\over k}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2} \] pooling除了僅輸出一個值, 也可以輸出 ...
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圖像語義分割預測標簽可視化 前言 圖像語義分割任務中，網絡輸出后經過概率化處理(sigmoid/softmax)和取索引(torch.argmax)后可以得到一個標簽數組，標簽的值為0/1/2/3...一個值代表一個類別。 這里記錄一下輸出結果的可視化方法。 方法 標簽 ...
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1 前言 BERT模型的使用可以分為兩種形式：第一種使用方法直接將語句序列輸入BERT模型獲取特征表示，BERT模型一共提供十二層不同的特征向量輸出，隨層數的遞進，特征表示從專於詞義表示到專 ...
深度學習網絡中backbone是什么意思?
backbone這個單詞原意指的是人的脊梁骨，后來引申為支柱，核心的意思。 在神經網絡中，尤其是CV領域，一般先對圖像進行特征提取（常見的有vggnet，resnet，谷歌的inception），這一部分是整個CV任務的根基，因為后續的下游任務都是基於提取出來的圖像特征去做 ...