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石柱警方积极开展辖区交通劝导员培训活动_凤凰资讯
相反地,GN 也许还能替代 LN 和 IN,在序列或生成模型上得到应用虽然刚开始也被父母误会、不认可,但是小夏还是凭借自己的执着和真诚感动了爸爸,得到了爸爸的支持随后,指挥员根据现场情况制定了救援方案,首先使用空呼气瓶对现场的沼气进行清理,由于沼气池过于狭小,一名救援丰富的队员穿着防化服使用移动供气源,携带安全绳做好个人防护,利用沼气池的梯子下到沼气池内进行施救,发现被困人员后,营救人员立即将腰带给被困人员系好,然后将安全绳挂在腰带上,并让池上的救援官兵一起协力往上拉但是,批量维度上的归一化也衍生出一些问题——当批量统计估算不准确导致批量越来越小时,BN 的误差快速增大,从而限制了 BN 用于更大模型的训练,也妨碍了将特征迁移至检测、分割、视频等计算机视觉任务之中,因为它们受限于内存消耗,只能使用小批量随着三人之间不断擦出火花以及矛盾持续升级,三人之间的后续剧情发展令人无限期待冯小夏的竞聘演说更是让观众看到了新时代年轻人的博学多识和满腔热血例如,一个 HOG 向量是多个空间单元的输出,其中每个单元由一个归一化的方向直方图表征

实验结果

图 4:批量大小为 32 张图像/GPU 时的误差曲线对比

图 7:Kinetics 中,输入长度为 32 帧的误差曲线FAIR 的研究人员展示了 ResNet-50 I3D 分别应用 BN(左侧)和 GN(右侧)的验证误差率,批量大小为 8 和 4 clips/GPU

上午10时40分,广元市119指挥中心接到报警称:苍溪县东溪镇桥溪乡云丰村7组有人不慎掉进沼气池

居委会竞选乐趣多  刘雅瑟开启佛系居委会生活

刘雅瑟饰演的冯小夏决定竞选居委会副主任一职,引得社区邻里一片讨论,惊讶不已BN*表示 BN 被冻结

活动中,沙子派出所民警向辖区内交通劝导员示范了交通手势操,并手把手指导劝导员们,重点对停止信号、直行信号、转弯信号、靠边停车信号等内容进行了详细讲解和培训BN 的使用通常要求这些系统在模型设计和批大小之间作出妥协模型是以 32 张图片/GPU 的吞吐量进行训练的例如,Fast/er 和 Mask R-CNN 框架 [12, 46, 18] 使用的批大小为 1 或 2 张图像,为了更高的分辨率,其中 BN 通过变换为线性层而被「固定」[20];在 3D 卷积视频分类中 [59, 6],时空特征的出现导致时间长度和批大小之间的权衡

本文提出了组归一化(Group Normalization,GN)作为批归一化(BN)的替代众多实践证明,它利于优化且使得深度网络易于收敛

图 6:VGG-16 上 conv5 3 输出(在归一化和 ReLU 之前)的演进特征分布,以 {1, 20, 80, 99} 百分比位置的返回值进行结果展示

神经网络的较高层级会有更加抽象的特征,它们的行为也变得不那么直观BN 通过计算一个(迷你)批量中的均值与方差来进行特征归一化这些特征通常通过在每个直方图或每个方向上执行分组归一化而得到处理此外,虽然批量大小可能被改变,而 GN 的设置则可以从预训练阶段迁移到微调阶段


类似的,我们没必要将深度神经网络视为非结构化的向量这些方法对于训练序列模型(RNN/LSTM)或生成模型(GAN)很有效随后,沙子派出所民警还强调了相关工作重点,一是要认识到交通劝导员的重要性,切实履行自己的职责;二是要加强责任意识,带头遵守交通秩序,对发现的交通违法行为要及时制止;三是要加强学习,知晓交通法律法规,做到以事实为依据,以法律为准绳

批归一化(Batch Norm/BN)是深度学习中非常有效的一个技术,极大地推进了计算机视觉以及之外领域的前沿


目前已有的优化方法包括层归一化(LN)[3] 和实例归一化(IN)[60](如图 2 所示),它们也避免了在批量维度上的归一化

表 4:在 COCO 数据集上的目标检测和分割结果,使用 Mask R-CNN(ResNet-50 C4)此页面是否是列表页或首页

13时05分消防救援人员到达事故现场

近日播出的剧集中,冯小夏(刘雅瑟饰演)得到了徐然(罗立群饰演)的正式求婚,二人虽有误会矛盾,但还是在相互惊喜中拍摄了婚纱照,甜蜜不已虽然还是被妈妈反对,但在罗子哥和徐然的支持和帮助下,小夏还是顺利竞选成功,开启了佛系居委会生活通过计算蓝色像素值的和,这些像素被同样的平均值与方差归一化的在 ImageNet 上训练的 ResNet-50 上,当批量大小为 2 时,GN 的误差比 BN 低 10.6%图 3 是基于 TensorFlow 的代码GN 并没有利用批量的维度,它的计算是独立于批量大小的然而,除了方向(SIFT [38]、HOG [9] 或 [11, 8])外,还有很多可以导致分组的因素,例如频率、形状、照明和纹理等受到这些研究工作地启发,我们为深度神经网络提出了一般分组归一化方法

图 3:基于 TensorFlow 的组归一化 Python 代码

自 Facebook 在 2017 年 6 月发布以来,很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度,其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升结果导致,如今许多模型都使用较大的批训练,它们非常耗费内存在 COCO 的目标检测和分割任务以及 Kinetics 的视频分类任务中,GN 的性能优于或与 BN 变体相当,这表明 GN 可以在一系列不同任务中有效替代强大的 BN;在现代的深度学习库中,GN 通过若干行代码即可轻松实现

四川苍溪发生沼气中毒事故:4人清理沼气池 3死1伤
救援现场 成都商报客户端 图

成都商报客户端消息,3月31日上午,广元市苍溪县东溪镇桥溪乡云丰村7组发生一起沼气中毒事故,事故造成3人死亡1人受伤GN 把通道分为组,并计算每一组之内的均值和方差,以进行归一化近日,FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了批归一化(Group Normalization)方法,试图以小批尺寸实现快速神经网络训练,这种方法对于硬件的需求大大降低,并在实验中超过了传统的批归一化方法特别是,BN 需要用到足够大的批大小(例如,每个工作站采用 32 的批量大小)当使用经典的批量大小时,GN 与 BN 相当,但优于其他归一化变体一个小批量会导致估算批统计不准确,减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率(图 1)未找到合适正文内容例如,对于网络的第一个卷积层 conv1,期望卷积核和其水平翻转在自然图像上呈现相似的卷积核反馈分布是合理的反过来,训练模型时对 BN 效力的极度依赖性阻碍了人们用有限内存探索更高容量的模型GN 在 ImageNet、COCO 和 Kinetics 上的有效性表明 GN 是 BN 的有力竞争者,而 BN 在过去一直在这些任务上作为主导的方法SIFT [38]、HOG [9] 和 GIST [40] 的经典特征都设计为按分组来表征,其中每一组通道由一些直方图(histogram)构成VLAD [29] 和 Fisher Vectors (FV) [43] 等高级特征同样也是分组的特征,其中每一组特征可以认为是关于集群(cluster)计算的子向量接到报警后,119指挥中心立即调集解放路中队和歧坪专职消防队两辆消防车10名救援人员赶往现场处置BN*表示 BN 被冻结实际上,神经科学中广泛接受的计算模型是在所有细胞反馈中执行归一化 [21, 51, 54, 5],「具有各种感受野中心(覆盖视觉范围)和各种时空频率调谐」(p183, [21]);这不仅发生在初级视觉皮层,同样可以发生在「整个视觉系统」[5]

模型是 ResNet-50


计算机视觉任务(包括检测、分割、视频识别和其他基于此的高级系统)对批大小的限制更加严格右侧表格显示了 ImageNet 验证误差(%)

杨雯婕 本文来源:网易娱乐 责任编辑:杨雯婕_NK2369 此外,它们的系数可以相互独立作者发现很多经典的特征例如 SIFT[38] 和 HOG[9] 是分组的特征并涉及分组的归一化这已经超越了本文的内容,但这些方向都是值得探索的如果 conv1 正好近似学习到这一对卷积核,或将水平翻转与其它转换设计到架构中 [11, 8],那么我们可以将这些卷积核的对应通道一同归一化

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GN 在大范围的批量大小下都能表现得很稳定(见图 1)

组归一化


视觉表征的各个通道其实并不完全独立另一边,冯小夏和罗子哥二人多次联手进“卧底”行动,而罗子哥总是在为难时刻解救小夏,配合默契,惺惺相惜,二人不觉暗生情愫,而冯小夏、罗子哥和徐然之间的三角感情线也渐渐浮出水面


图 5:对批量大小的敏感度:BN(左)和 GN(右)在 ResNet-50 上的验证误差率,训练是以 32、16、8、4 和 2 张图像/GPU 的吞吐量进行的


实现


GN 可以通过 PyTorch [41] 和 TensorFlow [1] 中的几行代码轻松实现,二者均支持自动微分这是在 ImageNet 训练集上用 8 个工作站(GPU)训练、在验证集上进行评估的 ResNet-50 模型BN 已经成为了许多顶级计算机视觉算法的基础批统计的随机不确定性也作为一个有利于泛化的正则化项此外,GN 可以自然地从预训练阶段迁移到微调阶段经过初步侦查和向知情人询问,得知沼气池深约2米,里面有少量施工积水,直径约60厘米当批量大小为 2 个样本时,在 ImageNet 训练的 ResNet-50 上,相比于 BN 的对应变体,GN 获得的误差率要小 10%每个子图展示了一个特征图张量,N 是批坐标轴,C 是通道轴,(H,W)是空间轴

图 2:归一化方法

通过此次培训活动,充分调动了交通劝导员们的积极性,提高了他们的业务能力水平和工作责任心,达到了预期目标,为以后的交通劝导工作打下了坚实的基础

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权本文的实验研究表明,LN 和 IN 在视觉识别上的成功率都是很有限的,而 GN 则能获得更好的结果GN 的计算与批量大小无关,其精度也在各种批量大小下保持稳定

图 1:ImageNet 分类误差 vs. 批大小

四川苍溪发生沼气中毒事故:4人清理沼气池 3死1伤
救援现场 成都商报客户端 图

表 5:在 COCO 数据集上的目标检测和分割结果,使用 Mask R-CNN(ResNet-50 FPN 以及 4conv1fc 边框)3月8日上午,石柱县公安局沙子派出所联动沙子镇人民政府开展辖区交通劝导员培训活动在常规的批量大小设置下,GN 获得的性能和 BN 相当(相差约 0.5%),并超越了其它的归一化变体 [3,60,50]

原标题:石柱警方积极开展辖区交通劝导员培训活动

华龙网3月12日15时讯(通讯员 秦 璨 刘 攀)为进一步加强辖区劝导员的工作责任意识,有效维护农村交通环境稳定、有序发展类似地作者提出了 GN 作为层将通道分组并在每个组中将特征归一化(见图 2)


论文:Group Normalization


论文链接:https://arxiv.org/abs/1803.08494

批归一化(BN)是深度学习发展史中的一项里程碑技术,使得大量神经网络得以训练图中展示了 ImageNet 训练误差(左)和验证误差(右)vs. 训练 epoch 数量在本论文中,我们提出了作为批归一化(BN)简单替代的组归一化(GN)实验监控的验证误差率是通过和训练集相同的数据增强得到的 1-clip 误差率实际上,我们仅需要指定均值和方差的计算方式,恰当的坐标轴由归一化方法定义第一名被困人员被顺利救出,随后采用此方法往返2次,经过15分钟左右的努力,才陆续将3名被困人员移出在 COCO 目标检测和分割任务的 Mask R-CNN 上,以及在 Kinetics 视频分类任务的 3D 卷积网络上,相比于 BN 的对应变体,GN 都能获得提升或者超越的结果

尽管取得了很大的成果,BN 也会因为归一不同批尺寸的独特行为而有缺点