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常見的語義分割算法屬于有監(jiān)督學習，因此標注好的數(shù)據(jù)集必不可少。公開的語義分割數(shù)據(jù)集有很多，目前學術界主要有三個benchmark（數(shù)據(jù)集）用于模型訓練和測試。第一個常用的數(shù)據(jù)集是Pascal VOC系列。這個系列中目前較流行的是VOC2012，Pascal Context等類似的
有很多整流線性單元的擴展存在。大多數(shù)這些擴展的表現(xiàn)比得上整流線性單元，并且偶爾表現(xiàn)得更好。整流線性單元的一個缺陷是它們不能通過基于梯度的方法學習那些使它們激活為零的樣本。整流線性單元的各種擴展保證了它們能在各個位置都接收到梯度。整流線性單元的三個擴展基于當 zi < 0 時使用一個非零的斜率
其他特征的位置被近似地保留下來，它的精確位置就變得沒有那么重要了。2 、特征映射。網(wǎng)絡的每一個計算層都是由多個特征映射組成的，每個特征映射都是平面形式的。平面中單獨的神經(jīng)元在約束下共享 相同的突觸權值集，這種結構形式具有如下的有益效果：a.平移不變性。b.自由參數(shù)數(shù)量的縮減(通過
參數(shù)添加約束或懲罰時，一直是相對于固定的區(qū)域或點。例如，L2正則化（或權重衰減）對參數(shù)偏離零的固定值進行懲罰。然而，有時我們可能需要其他的方式來表達我們對模型參數(shù)適當值的先驗知識。有時候，我們可能無法準確地知道應該使用什么樣的參數(shù)，但我們根據(jù)領域和模型結構方面的知識得知模型參數(shù)之
問題如圖所示
Attention機制最重要的步驟是如何在每一時刻產(chǎn)生不同的語言編碼向量 ，表示接下來輸出的時候要重點關注輸入序列中的哪些部分，然后根據(jù)關注的區(qū)域來產(chǎn)生下一個輸出。
使用Dropout訓練時的隨機性不是這個方法成功的必要條件。它僅僅是近似所有子模型總和的一個方法。Wang and Manning (2013) 導出了近似這種邊緣分布的解析解。他們的近似被稱為快速 Dropout（fast dropout），減小梯度計算中的隨機性而獲得更快的收斂速度。這種
關于聚類的一個問題是聚類問題本身是病態(tài)的。這是說沒有單一的標準去度量聚類的數(shù)據(jù)對應真實世界有多好。我們可以度量聚類的性質(zhì)，例如每個聚類的元素到該類中心點的平均歐幾里得距離。這使我們可以判斷能夠多好地從聚類分配中重建訓練數(shù)據(jù)。然而我們不知道聚類的性質(zhì)多好地對應于真實世界的性質(zhì)。此外
移動，而非明確尋求臨界點。而牛頓法的目標是尋求梯度為零的點。如果沒有適當的修改，牛頓法就會跳進一個鞍點。高維空間中鞍點的激增或許解釋了在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中為什么二階方法無法成功取代梯度下降。Dauphin et al. (2014) 介紹了二階優(yōu)化的無鞍牛頓法（saddle-free
促使我們從小數(shù)目樣本中獲得梯度的統(tǒng)計估計的動機是訓練集的冗余。在最壞的情況下，訓練集中所有的 m 個樣本都是彼此相同的拷貝?；诓蓸?span id="p2cdms6" class='cur'>的梯度估計可以使用單個樣本計算出正確的梯度，而比原來的做法少花了 m 倍時間。實踐中，我們不太可能真的遇到這種最壞情況，但我們可能會發(fā)現(xiàn)大量樣本都對
maxout單元通常比整流線性單元需要更多的正則化。如果訓練集很大并且每個單元的塊數(shù)保持很低的話，它們可以在沒有正則化的情況下工作得不錯 (Cai et al., 2013)。maxout 單元還有一些其他的優(yōu)點。在某些情況下，要求更少的參數(shù)可以獲得一些統(tǒng)計和計算上的優(yōu)點。具體來說，如果由 n 個不同的線性過濾器
使用Dropout訓練時的隨機性不是這個方法成功的必要條件。它僅僅是近似所有子模型總和的一個方法。Wang and Manning (2013) 導出了近似這種邊緣分布的解析解。他們的近似被稱為快速 Dropout（fast dropout），減小梯度計算中的隨機性而獲得更快的收斂速度。這種
theory）可知，對于任意的非線性函數(shù)一定可以找到一個深度學習網(wǎng)絡來對其進行表示，但是“可表示”并不代表“可學習”，因此需要進一步了解深度學習的樣本復雜度，即需要多少訓練樣本才能得到一個足夠好的深度學習模型。這些問題都有待于從理論層面進行突破，統(tǒng)計學對深度學習的進一步發(fā)展有著十分重要的意義。
decomposition）是解釋學習算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學習算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學習任務本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣大小的訓練集的變動所導致
述文章主要總結了過去6年發(fā)表在主要會議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網(wǎng)絡的常用架構，然后討論了基于每種架構的所有方法之間的異同。其分析的角度包括訓練的數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡結構的設計、它們在重建性能、訓練策
它內(nèi)部學習和操作在很大程度 上對我們是不可見的。這使得我們在抽象層次上對深度學習的高級認知變得十分困難，所以在諸如決定被告的命運或確定患者的病情這類場合，深度學習并不適用。說白了，深度學習出來的結果，還是需要人做最終的判斷。4.1.6 缺少靈活性簡單講，就是目前大多數(shù)深度學習系統(tǒng)都是專門
應學習率算法等。 硬件和軟件基礎設施的改進：新一代的GPU、TPU等硬件加速器以及深度學習框架的不斷優(yōu)化，使得訓練和部署深度學習模型變得更加高效和便捷。 總的來說，深度學習作為AI大模型的核心技術之一，已經(jīng)成為解決各種復雜任務的重要工具。隨著研究的不斷深入和技術的不斷進步，深度學習將繼續(xù)推動人工智能技術的發(fā)展和應用。
第2章TensorFlow深度學習框架構建方法與圖像分類的實現(xiàn)Google公司不僅是大數(shù)據(jù)和云計算的領導者，在機器學習和深度學習領域也有很好的實踐和積累，其內(nèi)部使用的深度學習框架TensorFlow使深度學習愛好者的學習門檻越來越低。TensorFlow作為一個用于機器智能的開源軟件庫，是目
brary的方式供用戶使用，將模型的IR轉(zhuǎn)化為引擎內(nèi)部的IR表示，然后映射綁定到對應硬件的算子實現(xiàn)，最后使用引擎的runtime來啟動推理計算?；谧约?span id="gg3vdb8" class='cur'>的處理器和高度定制的算子實現(xiàn)，推理引擎能夠達到非常極致的優(yōu)化性能。但是推理引擎的架構決定了不能很好的覆蓋所有原生框架的算子（模型
