Hány rétege van a DenseNet 121-nek?

Például a DenseNet-121-nek [6,12,24,16] rétege van a négy sűrű blokkban, míg a DenseNet-169-nek [6, 12, 32, 32] rétege van. Láthatjuk, hogy a DenseNet architektúra első része egy 7x7 lépéses 2 konv. rétegből, majd egy 3x3 lépésből álló MaxPooling rétegből áll.

Hogyan csökkenthetem a túlillesztést a ResNetben?

A DenseNet használ kiesést?

A szokásos lemorzsolódást (Srivastava et al., 2014) alkalmazták az ilyen problémák leküzdésére, de ez nem működik hatékonyan a DenseNeten . ... Mivel a sűrű kapcsolat rendkívüli mértékben megnöveli a tereptárgytérképek számát – különösen a mély rétegekben –, a szabványos lemorzsolódás hatékonysága tovább csökkenne.

A DenseNet egy CNN?

A DenseNet egy új CNN-architektúra , amely kevesebb paraméter használatával érte el a legkorszerűbb (SOTA) eredményeket az osztályozási adatkészleteken (CIFAR, SVHN, ImageNet). A reziduális új felhasználásának köszönhetően mélyebb lehet, mint a szokásos hálózatok, és továbbra is könnyen optimalizálható.

Milyen DenseNet 161?

A densenet-161 modell a DenseNet modellcsoport egyike, amelyet képosztályozás végrehajtására terveztek . ... A modell bemenete egy blob, amely egyetlen képből áll, 1, 3, 224, 224 BGR sorrendben. A BGR átlagértékeit a következőképpen kell kivonni: [103.94, 116.78, 123.68], mielőtt a képblobot átadnánk a hálózatnak.

Melyik DenseNet a legjobb?

Balra: a DenseNet-BC éri el a legjobb eredményeket. Középső: Az aktiválás előtti ResNet már kevesebb paramétert kapott az AlexNethez és a VGGNethez képest, a DenseNet-BC (k=12) pedig 3-szor kevesebb paramétert kapott, mint az Aktiválás előtti ResNet ugyanazzal a teszthibával.

Mi az a ResNet és a DenseNet?

A ResNet esetében a képzést stabilizáló identitás-parancsikon szintén korlátozza a reprezentációs kapacitást, míg a DenseNet nagyobb kapacitással rendelkezik a többrétegű funkcióösszefűzéssel . A sűrű összefűzés azonban új problémát okoz: nagy GPU-memóriát és több edzési időt igényel.

Hány paraméter van egy DenseNetben?

A 20 millió paraméterrel rendelkező DenseNet-201 hasonló hitelesítési hibát eredményez, mint a 101 rétegű ResNet több mint 40 millió paraméterrel.

Hány rétegű a ResNet?

Minden ResNet blokk vagy két réteg mély (kis hálózatokban, mint például a ResNet 18, 34), vagy 3 réteg mély (ResNet 50, 101, 152).

Mi a ResNet elsődleges célja?

1995 áprilisában a nemzeti jelzáloghitel-ipar képviselői, a National Association of State Energy Officers és az Energy Rated Homes of America megalapították a Residential Energy Services Network (RESNET) hálózatot , hogy nemzeti szabványokat dolgozzanak ki az otthoni energia besorolására és piacot teremtsenek az otthoni energia számára. minősítési rendszerek és ...

Mi a ResNet ötlete?

A reziduális neurális hálózat (ResNet) egy olyan mesterséges neurális hálózat (ANN), amely az agykéreg piramissejtjéből ismert konstrukciókra épít . A maradék neurális hálózatok ezt úgy teszik meg, hogy átugorják a kapcsolatokat, vagy parancsikonokat használnak bizonyos rétegek átugrására.

Mit csinál a globális átlagos pooling?

A Global Average Pooling egy olyan összevonási művelet, amelyet a klasszikus CNN-ek teljesen összekapcsolt rétegeinek helyettesítésére terveztek . Az ötlet az, hogy az utolsó mlpconv rétegben az osztályozási feladat minden megfelelő kategóriájához egy jellemzőtérképet állítsunk elő.

Mi az a sűrű blokk a CNN-ben?

A sűrű blokk a konvolúciós neurális hálózatokban használt modul, amely az összes réteget (megfelelő jellemzőtérkép-mérettel) közvetlenül összeköti egymással . ... Az előrecsatolás jellegének megőrzése érdekében minden egyes réteg további bemeneteket kap az összes előző rétegtől, és átadja saját jellemzőtérképét az összes következő rétegnek.

Mi az a sűrűn összefüggő réteg?

Mi az a sűrű réteg a neurális hálózatban? A sűrű réteg egy neurális hálózati réteg , amely mélyen össze van kötve, ami azt jelenti, hogy a sűrű réteg minden neuronja bemenetet kap az előző rétegének összes neuronjától. A sűrű réteg a leggyakrabban használt réteg a modellekben.

Mikor ne használja a lemorzsolódást?

— Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting, 2014. A Dropout nem használatos edzés után, amikor előrejelzést készít az illeszkedő hálózattal . A hálózat súlya a normálnál nagyobb lesz a kiesés miatt.

Kinek a legmagasabb a lemorzsolódási aránya?

2019-ben az amerikai indiánok/alaszkai bennszülöttek középiskolai lemorzsolódási aránya az Egyesült Államokban 9,6 százalék volt, ami minden etnikum közül a legmagasabb arány. Összehasonlításképpen, az ázsiaiak középiskolai lemorzsolódási aránya alig volt két százalék alatt.

Mi nem ok a lemorzsolódás használatára?

Az OK? Mivel a konvolúciós rétegeknek kevés paraméterük van, kezdetben kevesebb szabályosságot igényelnek. Ezenkívül a jellemzőtérképekben kódolt térbeli kapcsolatok miatt az aktiválások erősen korrelálhatnak . Ez hatástalanná teszi a lemorzsolódást.

Hogyan javíthatja a ResNet a teljesítményt?

Válasszon egy olyan előre betanított modellt, amelyről úgy gondolja, hogy a legjobb teljesítményt nyújtja hiperparamétereivel (mondjuk a ResNet-50 rétegekkel). Miután megszerezte az optimális hiperparamétereket, csak válassza ki ugyanazt, de több réteget (mondjuk a ResNet-101 vagy ResNet-152 rétegeket) a pontosság növelése érdekében.

Melyik optimalizáló a legjobb a ResNet50 számára?

Frissítés: az alábbiakban a ResNet50 képzésén található különböző optimalizálók kiértékelése látható a nulláról, a bemeneti méret (512, 512, 4). Amint az ábrán látható, most az Adamax a legjobb, ami azt jelenti, hogy különböző optimalizálókra lehet szükség az előre betanított és a nulláról oktató modellhez.

Hogyan állíthatom le a Pytorch túlillesztését?