deep supervision

最新推荐文章于 2025-06-26 09:06:35 发布
翻译 最新推荐文章于 2025-06-26 09:06:35 发布 · 5.8k 阅读 · 13

博客介绍了深度监督学习，它与常规深度学习不同，不仅在网络最后输出结果，还在中间特征图经反卷积和上采样操作得到输出，结合二者共同训练网络，如GoogleNet就采用此机制。还阐述了深度卷积可加速神经网络收敛、更小化损失，获得更平滑卷积核和明显模式。

深度监督学习（deep supervision learning）

和常规的深度学习机制相比，深度监督学习不仅在网络的最后输出结果out，同时在网络的中间特征图，经过反卷积和上采样操作，得到和out尺寸一致的输出out_m，然后结合out-m和out，共同训练网络。在GoogleNet中用到了这种学习机制。
在这里插入图片描述

深度卷积的好处

  1. 可加速神经网络收敛，更小化损失
    在这里插入图片描述
  2. 可获得更平滑的卷积核，更明显的模式
    在这里插入图片描述
19-深度监督（deep supervision）
zqb_123的博客
03-14 188
深度监督deep supervision其实就是网络的中间部分添加了额外的loss，跟多任务是有区别的，多任务有不同的GT计算不同的loss，而深度监督的GT都是同一个GT，不同位置的loss按系数求和。
什么是deep supervision？
985小菜鸡
07-04 1053
Deep supervision 是一种在训练深度神经网络时，通过在中间层添加辅助监督信号来改进训练效果的技术。它能够缓解梯度消失问题，加速收敛，并提高模型的泛化能力。
深入探索Supervision库：Python中的AI视觉助手
最新发布
HollowKnightz的博客
06-26 1095
深入探索Supervision库：Python中的AI视觉助手
改进3D/2D U-NET--添加深度监督deep supervision【Keras】
m0_37477175的博客
09-18 1万+
前言 深度监督deep supervision（又称为中继监督intermediate supervision），其实就是网络的中间部分新添加了额外的loss，跟多任务是有区别的，多任务有不同的GT计算不同的loss，而深度监督的GT都是同一个GT，不同位置的loss按系数求和。 深度监督的目的是为了浅层能够得到更加充分的训练，避免梯度消失（ps:好像目前的技术已经使梯度消失得到了解决，像Relu...
[论文翻译][1809 09294]Object Detection from Scratch with Deep Supervision
weixin_34391854的博客
09-28 222
Zhiqiang Shen,Zhuang Liu,Jianguo Li,Yu-Gang Jiang,Yurong Chen,Xiangyang Xue 原文地址：arxiv.org/abs/1809.09… 翻译水平有限，如有错误欢迎指正。 摘要 在这篇论文中，我们提出 Deeply Supervised Object Detectors (DSOD)，这是一个能够否从头被训练的目标检测...
深度学习100问-15：什么是深监督(Deep Supervision)？
热门推荐
weixin_37737254的博客
02-09 3万+
深度学习100问Author：louwillMachine Learning Lab 所谓深监督(Deep Supervision)，就是在深度神经网络的某些中间隐藏层...
什么是深监督(Deep Supervision)？
weixin_45950422的博客
03-08 1131
的某些中间隐藏层加了一个辅助的分类器（新添加了额外的loss）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。当训练这样的深监督网络模型时，我们可以同时计算主分类任务和辅助分类任务的损失，并通过加权或者其他方式综合考虑这两个任务的损失来更新网络参数。，其中除了主分类任务外，还添加了一个辅助分类任务。模型在前半部分使用卷积神经网络进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。在这个示例中，我们定义了一个简单的包含深监督结构的网络模型。
[论文笔记] [2015] Training Deeper Convolutional Networks with Deep Supervision
Alexzhuan
07-07 1523
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
Deep Supervision：深度监督（2014）+DHM
studyeboy的专栏
06-29 9989
深度监督（Deep Supervision）又称为（中继监督 intermediate 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，其实就是在网络的中间部分添加了额外的loss，跟多任务是有区别的，多任务有不同给的GT计算不同的loss，而深度监督的GT都是同一个GT，不同位置的loss按系数求和。深度监督的目的是为了浅层能够得到更加充分的训练，解决深度神经网络训练梯度消失和收敛速度过慢等问题。 深度监督作为一个训练技巧在201
深度监督（deep supervision）
winner19990120的博客
12-07 4771
深度监督deep supervision其实就是网络的中间部分添加了额外的loss，跟多任务是有区别的，多任务有不同的GT计算不同的loss，而深度监督的GT都是同一个GT，不同位置的loss按系数求和。 第一种形式：4个阶段的map及性能concat，然后进行卷积得到一个map，与gt求loss，也就是说最后只有一个loss。 第二种形式：使用同一个GT对各个stage的map进行优化 ...
「Medical Image Analysis」Note on Hybrid Deep Supervision（混合深度监督）
小锋子Shawn
09-03 1029
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/82082597 HDS是DS（深度监督）的扩展，同时利用逐像素和逐图像监督信息。 [1] A Unified Mammogram Analysis Method via Hybr...
小徐科研杂记——Deep Supervision(深监督)
xu_white的博客
09-19 1403
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爆炸和消失以及收敛速度过慢等问题。深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是。那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷，这就是。，后面的网络层的参数不发生变化，
Ordinal Depth Supervision for 3D Human Pose Estimation阅读笔记
qq_36113487的博客
10-24 512
主页 论文
[论文笔记] [2014] Deeply-Supervised Nets
Alexzhuan
07-07 850
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
「Medical Image Analysis」Note on Deep Supervision Mechanism
小锋子Shawn
03-20 2816
Sina Weibo：小锋子ShawnTencent E-mail：403568338@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/796199951. 深度监督机制(Deep Supervision Mechanism)    在“shallow vs. deep”这个问题上，人们发现使用深度模型(deep models)更...
深度学习（8）：Supervised Learning
liujiandu101的博客
03-06 542
监督学习
论文阅读”Contrastive Deep Supervision“（ECCV2022）
qq_43497436的博客
09-13 1472
作者认为，对比学习可以为中间层级提供更好的监督信息——对比学习即对一张图片使用不同的数据增广构成的样本对称为正对，将不同的图片视为负对——由此网络可以学习数据中的不变信息——数据增广下的不变信息往往是低维的，任务无关的可以迁移到不同的视觉任务，由此作者任务这对中间层学习到的信息更有利。浅层网络往往学习一些低级的特征，最后几层则是学习高维的任务相关的语义特征——deep supervision强行使得浅层网络去学习任务相关的知识，但是这违背了原本的特征提取的过程，暗示这可能并不是最好的对中间层级优化的监督。
文献阅读：3D U-net with Multi-level Deep Supervision: Fully Automatic Segmentation of Proximal Femur in 。
zhangjipinggom的博客
11-05 1687
Zeng G, Yang X, Li J, et al. 3D U-net with Multi-level Deep Supervision: Fully Automatic Segmentation of Proximal Femur in 3D MR Images[C]// International Workshop on Machine Learning in Medical Imagi...
深度监督的感性认识
weixin_44943389的博客
07-09 420
深度监督（Deep Supervision）是一种训练深度神经网络的方法，旨在通过在网络的中间层和输出层引入多个监督信号（即目标函数），来促进更深层次的特征学习和提高训练过程的稳定性。传统的深度神经网络通常只在最终输出层引入监督信号，而深度监督则在网络的不同层次引入多个辅助监督信号，从而有效缓解梯度消失问题，并加速模型收敛。深度监督的关键点在于通过在网络的中间层引入辅助损失函数，使得这些中间层在训练过程中也能够得到明确的指导，从而学到更有意义的特征表示。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值