DenseNet:更接近于真实神经网络的跨层连接

DenseNet作为CVPR2017最佳论文,引入了密集连接的概念,每个层的输入融合了前所有层的特征,减少了通道数但保持高利用率,以较小的计算量达到ResNet的效果。实验表明DenseNet在CIFAR和SVHN数据集上的错误率较低,是向真实神经网络结构迈进的一步。

一. 提出背景

       CVPR2017 的 Best Paper,简单大气上档次!

       论文:Densely Connected Convolutional Networks 点击下载

       Caffe代码:Github

       受 Highway、ResNet 等算法思路的启发,提出一种跨层的连接网络,思路非常简单,直接上图:

        

### 贝叶斯神经网络的结构设计与实现 贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network, BNN)是一种基于概率论框架构建的深度学习模型,它通过引入权重的概率分布来表示不确定性[^1]。这种特性使得BNN不仅能够预测目标变量,还能估计预测中的不确定程度。 #### 权重的概率建模 传统神经网络通常采用固定的权值参数,而贝叶斯神经网络则假设每的权重服从某种先验分布 \( p(w) \),例如高斯分布或拉普拉斯分布。在网络训练过程中,通过对数据的学习调整后验分布 \( p(w|D) \),从而获得贴近实际的数据驱动分布。 #### 推理过程 由于直接计算复杂的后验分布通常是不可行的,因此常用近似推断技术替代精确解法。变分推断是最常用的手段之一,在该方法下,我们定义一个简单的可优化分布族 \( q_\theta(w) \),并通过最小化 KL 散度使这个分布尽可能接近真实的后验分布: \[ KL(q_\theta(w)||p(w|D)) = \int q_\theta(w)\log{\frac{q_\theta(w)}{p(w)p(D|w)}}dw \] 其中 \( D \) 表示观测到的数据集。 #### 训练方式 为了高效完成上述任务,研究者开发了几种有效的算法用于训练贝叶斯神经网络: - **蒙特卡洛采样**:利用随机梯度下降结合前向传播路径上的多次抽样来进行损失函数评估; - **变分推理**:将复杂问题转化为易于处理的形式并借助反向传播机制新超参θ; 以下是使用 Python 和 TensorFlow Probability 库实现简单一维回归案例的部分代码片段: ```python import tensorflow as tf import tensorflow_probability as tfp tfd = tfp.distributions model = tf.keras.Sequential([ tfp.layers.DenseVariational( units=20, make_prior_fn=lambda _: tfd.Normal(loc=0., scale=1.), make_posterior_fn=tfp.layers.default_mean_field_normal_fn(), kl_weight=1./train_size, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1) ]) neg_log_likelihood = lambda y_true, y_pred: -y_pred.log_prob(y_true) model.compile(optimizer='adam', loss=neg_log_likelihood) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size) ``` 此脚本展示了如何创建具有单隐藏的变分贝叶斯神经网路,并指定每一组连接系数遵循标准正态分布作为初始猜测值。 #### 性能提升与其他架构对比 近年来提出的多种经典深体系结构如 Inception、ResNetDenseNet 等均显著增强了常规 CNN 的表现力[^2]。然而当面对有限样本量或者噪声干扰较大的情况时,单纯依赖于增加数未必总能得到理想效果。此时融入 Bayesian 方法便显得尤为重要——它们允许我们在缺乏充足标注资料的前提下依然保持稳健的表现水平。 此外值得注意的是,随着理论探索深入以及硬件设施进步,未来或许会有多关于新型智能化工具诞生出来进一步推动领域发展进程[^3]。 ---
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