Deep networks with stochastic depth

最新推荐文章于 2024-12-01 19:23:19 发布
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Abstract

ECCV2016的文章，和DenseNet同样的作者，这篇文章早于DenseNet.
深的网络在现在表现出了十分强大的能力，但是也存在许多问题。主要是梯度消散、前向传播中信息的不断衰减、训练耗时长等问题。本文主要是提出随机深度，在训练时使用较浅的深度(随机在resnet的基础上bypass掉一些层)，在测试时使用较深的深度，较少训练时间，提高训练性能，最终在四个数据集上都超过了resnet原有的性能(cifar-10, cifar-100, SVHN, imageNet).

Introduction

Motivation就是以上提到的三个问题，本文就是基于这三个问题，提出解决方案.最终的随机深度方法的优点是:(1)较少深度，增强了反向传播的梯度(2)利用不同的深度训练，最终相当于潜在地集成了多个不同深度的网络.

Framework

基本架构使用ResNet-110或152.
为每个残差模块的转换部分设置一个通过与不通过的概率b
1
概率的设置方位采用常量或者线性
2

然后通过在四个数据集上的实验，得出结论

Others

开源代码torch. https://github.com/yueatsprograms/Stochastic_Depth

Deep Networks with Stochastic Depth - 动态随机网络
新兴IT民工的专栏
08-08 2099
这个残差网络结构非常的经典，所以有不少后续的研究都是基于这个网络的改进，这一篇就来说一说其中的一个经典改进：随机动态网络——Stochastic Depth。论文：Deep Networks with Stochastic Depth论文提供了基于lua的代码：https://github.com/yueatsprograms/Stochastic_Depth。
论文翻译——Weighted Residuals for Very Deep Networks
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翻译： 最近，深度剩余网络在许多具有挑战性的计算机视觉任务中表现出了引人注目的性能。然而，原有的残差结构仍然存在一些缺陷，使得其难以在深度很深的网络上收敛。在本文中，我们引入了一个加权残差网络来解决ReLU和元素加法与深度网络初始化之间的不兼容性问题。加权残差网络能够有效地结合不同层次的残差。随着深度从100+层增加到1000+层，所提出的模型在准确性和收敛性方面都有持续的改善。加权残差网络与原始残差网络相比，计算量和GPU内存负担基本没有增加。采用投影随机梯度下降法对网络进行优化。在CIFAR-10上的
【Stochastic Depth】《Deep Networks with Stochastic Depth》
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ECCV-2016
Deep Network with Stochastic Depth（阅读笔记）一种随机深度的正则化方法
Wisley的读书笔记分享
01-20 5201
最近Swin Transformer在计算机视觉上大放异彩，成为许多视觉榜单上的霸主，然而传统的Conv卷积如Resnet就真的不行了吗？ 一些学者就传统的卷积网络进行了深入的研究，并通过细致的实验，精心设计的结构和一些"trick"，实验表明，Convnet的能力并不亚于Transformer。最近笔者就 Revisiting ResNets:Improved Training and Scaling Strategies 这篇文章中提到的一些trick进行了相关调研。本篇笔记主要调研的是论文中.
机器学习笔记：随机深度网络 stochastic depth
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有点类似于以层为基本单元的dropout。
Stochastic Depth ResNet
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06-15 436
Paper : Deep Networks with Stochastic Depth Code : unofficial 摘要 随机深度神经网络是一种训练神经网络的方法，它是基于ResNet具有相当程度的冗余性的而提出的。在训练ResNet的过程中发现去掉中间几层对最终的结果也没什么影响，说明ResNet每一层学习的特征信息都非常少，冗余性很高。随机深度训练过程主要是用于解决梯度消失问题，提高训练速度，为之后的DenseNet 的提出奠定了基础。 网络结构 随机深度的训练过程核心是对于训练过程中的每个.
stochastic depth是什么意思
最新发布
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根据之前的了解，Stochastic Depth是由Gao Huang等人在2016年提出的，论文可能叫做《Deep Networks with Stochastic Depth》。核心思想是在训练过程中，每个残差块有一定概率被随机丢弃，即该层的恒等映射被保留，而...
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Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 原始论文：CVPR 2017 Abstract 我们将卷积神经网络中的Inception模块解释为介于常规卷积和深度可分离卷积运算(深度卷积接点卷积)之间的中间步骤。在这种情况下，一个深度可分离卷积可以理解为一个具有最大数量塔的Inception模块。基于这一观察，我们提出了一...
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
Alliswell_WP
11-08 2633
CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新 目录 摘要 1、引言 2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2...
论文翻译：A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks——一种用于深度网络随机优化的PID控制器方法
weixin_39506322的博客
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随机：PyTorch的随机深度学习
02-18
pytorch的随机深度学习 Storchastic是一个用于深度学习中的随机梯度估计的PyTorch库[1]。 许多最先进的深度学习模型都使用梯度估计，尤其是在变分推理和强化学习领域。 虽然PyTorch自动计算确定性计算图的梯度，但它不会估计随机计算图上的梯度[2]。 借助Storchastic，您可以轻松定义任何随机深度学习模型，并让其为您估计梯度。 Storchastic提供了多种即插即用的梯度估计方法，以确定哪种方法最适合您的问题。 Storchastic可自动广播采样批次的尺寸，从而提高了代码的可读性，并允许轻松实现复杂的模型。 当处理连续随机变量和微分函数时，常用的重新参数化方法[3]通常非常有效。 但是，该方法不适用于处理离散随机变量或不可微函数。 这就是为什么Storchastic专注于离散随机变量，不可微函数和序列模型的梯度估计器。 安装 pip install
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前言： 随机深度文章是发表于ECCV2016，这篇文章早于DenseNet.，DenseNet也是因为随机深度网络受到启发，才提出来。Deep Network with Stochastic depth，在训练过程中，随机去掉很多层，并没有影响算法的收敛性，说明了ResNet具有很好的冗余性。而且去掉中间几层对最终的结果也没什么影响，说明ResNet每一层学习的特征信息都非常少，也说明了ResN...
卷积神经网络学习路线（十一）| Stochastic Depth（随机深度网络）
I good vegetable a!
01-05 2779
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。 前言 时间来到2016年，也就是ResNet被提出的下一年，清华的黄高(也是DenseNet的提出者)在EECV会议上提出了Stochastic Depth（随机深度网络）。这个网络主要是针对ResNet训练时做了一些优化，即随机丢掉一些层，优化了速度和性能(...
stochastic depth是什么
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通过这种方式，每个训练样本在每个层的路径上都会遇到不同数量的层，从而在训练过程中实现对不同深度的模型的均衡训练。这种方法已经被证明在一些图像分类和目标检测任务中取得了良好的效果，并成为深度神经网络正则化的一种重要技术。它通过在训练过程中随机地丢弃（跳过）网络中的一些层来减轻深层网络中的过拟合问题。这样，模型可以充分受益于较深的结构，从而提高性能。在传统的深度神经网络中，所有层都会参与前向和反向传播过程，无论网络多深。然而，较深的网络可能会导致更多的参数和更复杂的模型，这会增加过拟合的风险。
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论文：Deep Networks with Stochastic Depth 一、 内容简述 本文提出了一种名为Stochastic Depth的深层神经网络训练方法，文中的主要训练对象是ResNet，在不同数据集中的实验表明，这种训练方法可以有效地解决深层网络训练困难的问题，对模型精度和训练速度都有很大的提升，为今后的深层神经网络训练提供了很好的思路，作者之后提出...
详解ViT里面的Stochastic Depth
weixin_48076759的博客
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`torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)`函数用于从0到`drop_path_rate`（丢弃路径比率）中等间距采样生成长度为`depth`的一维张量，这个张量的元素值表示每个Block层应该使用的丢弃路径比率。今天看代码的时候发现下面一段。
deep network中深层（depth）的重要性——Methematics of Deep Learning Lecture 2 depth separation学习笔记
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00000cj的博客
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本文提出了一种新的训练深度网络的方法，随机深度stochastic depth，在训练阶段随机删除某些层使得网络的总层数变少，既缓解了梯度消失和特征重用减少的问题，又缩短了训练时间。此外和Dropout类似，stochastic depth还起到了正则化的作用，即使在有BN的情况下。用随机深度训练的网络还可以看作不同深度网络的隐式集和ensemble。
随机深度衰减规则（Stochastic Depth Decay Rule）
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