笔记-论文-Deeply-Supervised Nets

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#笔记 #论文

【DSN】Deeply-Supervised Nets
OneCoder的博客
11-30 4789
这是一篇2014年的论文，还是有点年代感的，因为在Unet文章目录概述细节部分1、Motivation2、结构3、FormulationExperiments 概述 设计目的？ 让隐藏层的学习过程可以更加直接（direct）和透明（transparent）。 减少分类的错误。 让学习的特征更加的鲁棒性和discriminativeness（易区分的，独特的） 更好的解决梯度爆炸和梯度消失的...
[论文笔记] [2014] Deeply-Supervised Nets
Alexzhuan
07-07 844
这篇论文是比较早的工作了，但论文中提到 Deep Supervision 的概念在后面的工作中常会被提到。这篇论文的亮点就在于对每一隐层都引入 companion objective。简单说来就是每一个隐层都会后接一个分类器，去检验（监督）每一个隐层抽取出的特征的效果，这也是为什么标题叫 deeply-supervised。 如果先不看论文后面的部分，只看这么一个 idea，就会有一些疑问： 每个隐层都接一个分类器，整个模型怎么训练？目标函数怎么定义？反向传播怎么做？ 对每个隐层的分类器做优化，不会影响模
论文解读：深度监督网络（Deeply-Supervised Nets）
紫芝的博客
10-28 5589
所谓深监督(Deep Supervision)，就是在深度神经网络的某些中间隐藏层加了一个辅助的分类器作为一种网络分支来对主干网络进行监督的技巧，用来解决深度神经网络训练梯度消失和收敛速度过慢等问题。 深监督作为一个训练trick在2014年就已经通过DSN(Deeply-Supervised Nets)提出来了。具体参见DSN论文。 DSN的一个缺点在于使用的网络结构不够深，且辅助的分类器为传统的SVM模型。2015年的一篇Training Deeper Convolutional Networks w
Deeply-Supervised Nets
家家的专栏
12-21 4242
Deeply-Supervised Nets Chen-Yu Lee, Saining Xie, Patrick Gallagher, Zhengyou Zhang, Zhuowen Tu Our proposed deeply-supervised nets (DSN) method simultaneously minimizes classification error
论文解读:深度监督网络 Deeply-Supervised Nets
weixin_46575696的博客
11-10 1156
深度监督网络（DSN）可以提高隐藏层学习过程的直接性和透明度。（1）影响中间层的透明度具有整体分类;（2）学习特征的辨别力和稳健性，特别是在早期阶段;（3）面对消失的“梯度”训练有效性。为了解决这些问题，我们在每个隐藏层引入伴随目标函数，以及输出层的整体目标函数（与分层预训练不同的集成策略）。我们还使用随机梯度方法扩展的技术分析我们的算法。DSN的核心思想是为隐藏层提供集成的直接监督层，而不是仅在输出层提供监督，并将此监督传播回早期层的标准方法。
「Deep Learning」Note on Deeply-Supervised Nets
小锋子Shawn
03-31 1155
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/79765207 针对的问题： 第一，中间层的透明（transparency）对分类性能有影响。 第二，前些层的可学习特征具有区分性和鲁棒性。 第三，训练有效性面临梯度弥散（g...
论文阅读笔记：3D deeply supervised network for automated segmentation of volumetric medical images
啊哦的博客
08-23 3037
摘要 深度卷积神经网络（CNN）在二维医学图像分割方面取得了显著的成功，但由于其复杂的解剖结构等诸多相互影响的挑战，使得CNN从三维医学图像中分割重要的器官或结构仍然是一项艰巨的任务。立体图像中的环境、三维网络的优化难点和训练样本的不足。本文提出了一种新颖、高效的三维全卷积网络，该网络具有三维深度监控机制，可以全面解决这些挑战，我们称之为三维DSN。提出的三维DSN能够进行体对体学习和推理，消除了...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
DenseNet 论文笔记
黑暗星球
06-24 2626
摘要 DenseNet 沿着 shortcut 连接的思想，将每一层与除该层外的所有层连接起来。 前人的一般都是 LLL 层有 LLL 个 shortcut 连接。DenseNet 中 LLL 层有 L(L+1)2L(L+1)2\frac{L(L+1)}{2} 个 identity 连接。 每一层都将前面所有层的特征图谱作为输入（使用 concatenate 来聚合信息）。 DenseNe...
[论文笔记] [2015] Training Deeper Convolutional Networks with Deep Supervision
Alexzhuan
07-07 1521
这篇论文的工作是将 Deep Supervision 的思路引入到训练 Deeper Convolutional Networks，即在训练深层网络过程中，在某些隐层后面接入 auxiliary supervision branch，提供了一个训练深层网络的trick。 deep network 效果好是毋庸置疑的，但同时也是存在很多问题。随着网络层数的增加，训练的难度和过拟合的问题也随之而来。在 googLeNet中，就提出了将 auxiliary supervision classifiers 加入到中
3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes
u013313168的专栏
02-25 409
【参考】论文笔记：3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT
目标检测--DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
AI小作坊 的博客
08-16 1万+
DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch ICCV2017 https://github.com/szq0214/DSOD针对目标检测问题，本文提出了不需要预训练模型的检测算法，可以看作 SSD + DenseNet 的结合以前的目标检测算法基本都是先在 ImageNet 数据库上进行预训练，然后再微调。这个微
深度监督（中继监督）
deep_love1314的博客
08-10 2319
中继监督
深度监督的理论学习策略
weixin_44943389的博客
07-09 650
深度监督（Deep Supervision）是一种在深度学习中应用的策略，通过在神经网络的中间层添加辅助损失函数，来改进模型的训练过程和性能。深度监督的核心思想是通过引导网络的中间层学习有用的特征，来提升最终模型的收敛速度和准确性。这种方法最早由 Lee 等人在 2015 年的论文“Deeply-Supervised Nets”中提出。
物体检测“DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch”
cv_family_z的博客
08-22 3353
code: https://github.com/szq0214/DSOD 亮点是不需要使用ImageNet预训练，设计了一些训练的准则，一个是深度监督（deep supervision）,由DenseNet得到致密的层级连接想法，基于不需要proposal的考虑，选取SSD作为改进的基本版本。DSOD 1. DSOD框架 与SSD类似，是一个多尺度不需要proposal的检测框架。网络有两个
3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes-笔记
sunyao_123的博客
04-30 1357
网络结构：   网络改进的地方是通过反卷积（核大小为3X3X3，步长为2）中间层，使得和输入大小相同，然后通过label计算loss，和最终loss一起进行梯度更新。中间反卷积层输出的loss可以防止梯消失。（深度监督DSN）   由于最终输出是通过反卷积得到的，只通过阈值生成结果，有时后边缘会不精确。所以在横断面又使用了CRF。 观察了中间层的输出：证明该论文的中间层学习到的表达相关性...
17种GAN变体的Keras实现
JohnieLi的博客
03-17 1万+
从2014年诞生至今，生成对抗网络（GAN）始终广受关注，已经出现了200多种有名有姓的变体。 这项“造假神技”的创作范围，已经从最初的手写数字和几百像素小渣图，拓展到了壁纸级高清照片、明星脸，甚至艺术画作。 心痒难耐想赶快入门？ 通过自己动手、探索模型代码来学习，当然是坠吼的~如果用简单易上手的Keras框架，那就更赞了。 一位GitHub群众eriklindernoren就发布了17种...
ResNet相关论文笔记
Jayxbx的博客
07-10 663
1.Deeply-Supervised Nets      网络结构如下图所示。在DSN中，每一个卷积层/全连接层后，模型都会为他们接一个旁路的全连接层，并用输出的结果和数据的真实结果做比较，计算预测结果和真实结果的误差，并将由此产生的梯度回传给前面的参数。    &a
GAN系列学习(1)——前生今世
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作者：刘威威编辑：李文臣11.GAN的 ‘前世’？大家都知道GAN是Ian Goodfellow 2 014年放出的一篇开山之作，在深度学习界评价很高，可以说GAN的出现，给深度学习界带来了很多的研究(shui)课(lun)题(wen)。但是如果说GAN是另外一种网络的变种，不知道你是否相信呢？但是有一个人是坚信不疑的，这个人就是德国AI科学家Jürgen Schmidhuber，说到这个人可能很
f-string is neeted too deeply
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### 关于 f-string 嵌套过深的问题解决方案 在 Python 中，`f-string` 提供了一种简洁的方式来嵌入表达式并动态生成字符串。然而，当 `f-string` 的嵌套层次过多时，可能导致代码难以阅读、调试困难，甚至可能引发...
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