云通訊干貨-圖片分類(lèi)領(lǐng)域的一個(gè)突破
來(lái)源：原創(chuàng) 時(shí)間：2018-02-13 瀏覽：0 次現(xiàn)在，每1000美元就能買(mǎi)到人類(lèi)大腦處理能力的四分之一。5層，每層都是所有層，因?yàn)镈ensecnn的輸入擁有許多點(diǎn)，包括釋放梯度。最先進(jìn)的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以集成到端到端的培訓(xùn)過(guò)程中?？蚣芙Y(jié)構(gòu)因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于理解而備受贊譽(yù)，但仍需優(yōu)化空間。天空中的面具減少了底層背景的藍(lán)色特征。
圖像分類(lèi)的研究領(lǐng)域的突破性研究alexnet在ilsvrc2012，Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，和Geoffrey Hinton命名的AlexNet首次提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，它已經(jīng)達(dá)到了15.4%的錯(cuò)誤率，二低于在10%次大地震。更不用說(shuō)貓和不同的毛色、大小和姿勢(shì)了。這篇文章是迄今為止最深的學(xué)習(xí)參考的文章，7000次of.ZFNetMatthew D Zeiler（創(chuàng)始人clarifai）和Rob Fergus ILSVRC贏得了2013場(chǎng)比賽，超過(guò)11.2%的錯(cuò)誤率達(dá)到alexnet.zfnet模型中引入了一種新的可視化技術(shù)的準(zhǔn)確率，為中間層和特征分類(lèi)器操作更多的閱讀者，使上alexnet.zfnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這zfnet使不同特性的測(cè)試和輸入空間的活化能be.vgg網(wǎng)來(lái)自牛津大學(xué)的Karen Simonyan和Andrew Zisserman創(chuàng)造了2014 vggnet 2014，islvrc取得優(yōu)異的成績(jī)second.vggnet顯示可以根據(jù)以前的網(wǎng)絡(luò)拱通過(guò)提高性能of.vggnet網(wǎng)絡(luò)由16-19層網(wǎng)絡(luò)由網(wǎng)絡(luò)技術(shù)重反褶積增加網(wǎng)絡(luò)層和深度結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比以前更深more.mvgg凈數(shù)。與resnet相比，具有豐富ILSCRV2016的基本.resenresNext功能圖2-12x的數(shù)量位居第二，是一種高度模塊化的圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)。
這一次深入學(xué)習(xí)革命開(kāi)始于2012 alexnet，大規(guī)模的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ilsvrc贏得冠軍。SENET模型圖：壓縮、激勵(lì)和縮放操作剩余注意網(wǎng)絡(luò)是一種利用注意機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在模型中引入的初始模塊的深度和寬度上的Gogsenet顯著提高了Googlet模型體系的性能,其初始單元Googlet顯著提高了并行不可序列化的人的使用水平(5%~10%),Googlet首先介紹了CNN模塊的非串行化概念,自建模塊提供了一個(gè)更有創(chuàng)意的結(jié)構(gòu)，可以大大提高.resnet的模型性能和計(jì)算效率。根據(jù)摩爾定律，我們?cè)?025達(dá)到人腦的水平，并在2050超越人類(lèi)所有水平的能力必然會(huì)隨著時(shí)間的推移而加速。
最后，我們提出了兩種新的算法，也許是未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的新變化。The network structure graph it is currently widely used in transfer learning and training and other needs, such as the vast majority of GANs.GoogleNet from Google Christian Szegedy et al. 提出了所謂的22層神經(jīng)GoogleNet贏得14 islvrc冠軍。作者使用的各種殘差塊命名為寬殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNS），并將其與深度精細(xì)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)相比顯示出來(lái)。他、祥裕章、韶慶仁和建孫瑞網(wǎng)提出，這是一個(gè)比以前的剩余網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)框架深的網(wǎng)絡(luò)。
但事實(shí)上，深度學(xué)習(xí)的歷史并不長(zhǎng)，Yann LeCun發(fā)表在1998時(shí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索，但學(xué)習(xí)真的是有經(jīng)驗(yàn)的年沉積深度爆發(fā)前。注意剩余學(xué)習(xí)被用于非常深的剩余注意網(wǎng)絡(luò)(可以達(dá)到幾百層的大小)。氣球面具的兩個(gè)例子強(qiáng)調(diào)了氣球底部的高級(jí)特性。近年來(lái)，圖像分類(lèi)領(lǐng)域的深層學(xué)習(xí)能力呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，已成為人工智能領(lǐng)域最活躍的研究領(lǐng)域。
根據(jù)對(duì)抑制或增強(qiáng)相應(yīng)特征的重要性，通過(guò)學(xué)習(xí)的每個(gè)特征信道最終在今年的競(jìng)爭(zhēng)測(cè)試集中被設(shè)置為實(shí)現(xiàn)2.251％的頂部-5錯(cuò)誤率。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，只有6.7%的模型錯(cuò)誤率為谷歌的狀態(tài)。雖然有人說(shuō)網(wǎng)絡(luò)很容易進(jìn)行過(guò)度擬合，但它確實(shí)有效。該模型的核心在于采用模型結(jié)構(gòu),大大提高了資源的計(jì)算效率,在一個(gè)良好設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)中,模型的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)保持不變。
對(duì)于每一層網(wǎng)絡(luò)，在所有網(wǎng)絡(luò)前面的特征圖作為輸入，其特征也是由密集網(wǎng)絡(luò)輸入的其它MAP網(wǎng)絡(luò)層。RESI雙注意網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)。（ilsvrc是在一個(gè)給定的數(shù)據(jù)算法的挑戰(zhàn)。近年來(lái)由于深度學(xué)習(xí)顯著提高機(jī)加工能力的爆發(fā)（GPU）、數(shù)據(jù)（ImageNet）算法和先進(jìn)的技術(shù)。
？對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，了解圖片的內(nèi)容是很容易的，但這是非常困難的機(jī)器。作為AI領(lǐng)域的一線球員，我們正在見(jiàn)證和參與這一令人興奮的變化。問(wèn)題，增強(qiáng)了重用的傳播特性和特征，并減少了Desenet的參數(shù)數(shù)量，與ReNet相比，需要更少的內(nèi)存和計(jì)算資源，并實(shí)現(xiàn)更好的性能。
兩個(gè)新的有發(fā)展前途的體系結(jié)構(gòu)——新的關(guān)注模塊和SENET模型出現(xiàn)在一個(gè)無(wú)限的流中，這是一個(gè)新的模型，它值得我們的關(guān)注，并在ILSCRV2017網(wǎng)絡(luò)(SEET)引發(fā)的聚合中獲得冠軍，包括特征壓縮、激勵(lì)特性(信道權(quán)重計(jì)算)和重的權(quán)重，如下所示。列出了一系列開(kāi)創(chuàng)性的研究在這方面發(fā)生，顯示了深入學(xué)習(xí)的發(fā)展，為大家。這一網(wǎng)絡(luò)證明了增加“基礎(chǔ)”模塊，而不是更有效地增加深度和寬度。一個(gè)特定的視覺(jué)識(shí)別任務(wù)）之后，美國(guó)有線電視新聞網(wǎng)的家庭贏得了比賽，并超越人類(lèi)視覺(jué)的5% ~ 10%水平of.ilsvrc比賽見(jiàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)性能的準(zhǔn)確性，從近30%在今年的2010提高了2.251%的錯(cuò)誤率的錯(cuò)誤率。
它們通過(guò)減小殘余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度來(lái)更充分地利用模型殘差網(wǎng)絡(luò)的特性，并擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)寬度。深入學(xué)習(xí)的研究必將發(fā)展得越來(lái)越快，算法的精度和能力也會(huì)越來(lái)越高。統(tǒng)一的多分支網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了只需設(shè)置幾個(gè)參數(shù)的.resnet(左)比較單元和新維度策略的網(wǎng)絡(luò)的再下一個(gè)單元(右)被稱(chēng)為“基礎(chǔ)”(改變基本序列的大小)模塊。因此，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比ReNet和Wideresnet、DensenetGaoHuang、莊柳、奎利Q和勞倫·范在2016年提出了密集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Densecnn的概念，在前饋過(guò)程中，每層和其他層被鏈接。在不引入新的空間維度的前提下，利用“重”校準(zhǔn)策略的特點(diǎn)來(lái)處理獲取特征的重要性。原理圖：上面的圖像顯示了在剩余注意力網(wǎng)絡(luò)中使用的不同特征。alexnet是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)顯著成就，并直接與最近的爆炸性增長(zhǎng)和深度學(xué)習(xí)卷積network.alexnet被部署在圖表上的兩個(gè)GPU在歷史上首次在模型一旦這么難ImageNet數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)很好，AlexNet也奠定了里程碑式的基礎(chǔ)上深入學(xué)習(xí)。該網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)更易于優(yōu)化，可從網(wǎng)絡(luò)層得到顯著提高的精度殘差單元RENET，在人的識(shí)別級(jí)別上具有3.57%的性能，152層的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在經(jīng)過(guò)仔細(xì)的研究和分析的基礎(chǔ)上，在ResNET中創(chuàng)建了一個(gè)新的.寬resnetsSergeyZagoruyko和NikosKomodais記錄的新模型，本文提出了一種新的模型架構(gòu)。因?yàn)闄C(jī)器所面對(duì)的數(shù)組由圖片組成，從一串?dāng)?shù)字中識(shí)別貓的外形是非常困難的。我們看到了世界深刻的學(xué)習(xí)VS機(jī)器，經(jīng)過(guò)四、五年的發(fā)展，衍生出了各種不同的架構(gòu)，并取得了一系列的突破。
