网站分析工具有哪些,seo干什么,做网站排名有用吗,o2o电子商务平台文章目录 注意力机制1. 注意力机制及其应用1.1 注意力机制的定义1.2 注意力机制的典型应用 2. 注意力模型设计2.1 空间注意力机制2.2 空间注意力模型2.3 通道注意力机制2.4 空间与通道注意力机制2.5 自注意力机制2.5 级联attention 动态网络1. 动态网络的定义2. 基于丢弃策略的… 文章目录 注意力机制1. 注意力机制及其应用1.1 注意力机制的定义1.2 注意力机制的典型应用 2. 注意力模型设计2.1 空间注意力机制2.2 空间注意力模型2.3 通道注意力机制2.4 空间与通道注意力机制2.5 自注意力机制2.5 级联attention 动态网络1. 动态网络的定义2. 基于丢弃策略的动态网络2.1 随机深度残差网络2.2 模块丢弃残差网络2.3 BranchyNet网络2.4 Spatially Adaptive Computing Time(SACT) 3. 基于注意力机制的动态网络3.1 动态卷积(Dynamic Convolution)3.2 动态空间模型(Dynamic RegionAware Convolution) 4. 基于合并策略的动态网络4.1 Deep Rebirth4.2 RepVGG 注意力机制 注意力机制Attention Mechanism是一种在深度学习模型中用于加强不同输入元素之间关联性的方法。它模拟了人类感知中的注意力过程允许模型在处理数据时选择性地关注重要的信息以提高性能。 以下是有关注意力机制在模型设计中的重要性和应用 自然语言处理NLP 在自然语言处理中注意力机制常用于机器翻译、文本摘要、问答等任务。通过注意力机制模型可以在生成输出时关注输入序列中与当前生成标记相关的部分。注意力机制有助于提高翻译质量生成更准确的摘要以及在问答任务中定位正确的上下文信息。 计算机视觉 在计算机视觉中注意力机制可以用于目标检测、图像分类和图像分割。通过注意力机制模型可以在处理图像时关注与任务相关的图像区域或特征。这有助于改善目标检测的准确性特别是在多目标场景中以及提高图像分类性能。 强化学习 在强化学习中注意力机制可以用于选择执行动作的策略。模型可以在每个时间步上选择性地关注不同状态或观察以优化决策。注意力机制在增强学习中的应用可以提高智能体的性能特别是在复杂环境中的任务。 自动编码器和生成对抗网络 注意力机制还可以用于自动编码器Autoencoders和生成对抗网络GANs等模型以改善特征提取和生成过程。通过引入注意力机制模型可以更好地选择和生成重要的特征或样本。 跨模态任务 在处理跨模态数据例如文本和图像的关联时注意力机制可以帮助模型在不同模态之间建立关联以实现更精确的任务。 总之注意力机制是深度学习模型设计中的一个重要组成部分可以提高模型的性能、可解释性和适应性。通过引入注意力机制模型可以更有效地处理大量信息选择性地关注重要信息并在各种任务中获得更好的结果。因此注意力机制已成为各种深度学习任务中的不可或缺的工具。 1. 注意力机制及其应用
1.1 注意力机制的定义
Attention对图像中不同区域或者句子中的不同部分给予不同的权重从而找到感兴趣的区域抑制不感兴趣区域
1.2 注意力机制的典型应用
显著目标检测图像修复图像编辑 机器翻译摘要生成图像描述
2. 注意力模型设计
2.1 空间注意力机制
显著目标检测模型Saliency Object Detection预测显著目标概率图
2.2 空间注意力模型
动态容量网络Dynamic Capacity Networks 空间变换网络STN(spatial transform network)
2.3 通道注意力机制
SENet ,2017年ImageNet分类冠军网络
2.4 空间与通道注意力机制
CBAMConvolutional Block Attention Module同时从空间维度和通道维度进行Attention
2.5 自注意力机制
双线性模型使用特征外积操作获得自注意力矩阵 非局部卷积Non-local Network
2.5 级联attention
Residual Attention Network(2018)
动态网络 动态网络Dynamic Network是一种神经网络架构与传统的静态神经网络不同它允许在模型训练和推理期间根据输入数据的特性动态调整网络结构。这种灵活性可以帮助网络更好地适应不同数据分布和任务需求。以下是一些关于动态网络的设计和应用方面的考虑 自适应结构 在动态网络中网络结构可以根据输入数据的特性自动调整。这意味着网络可以动态地添加或删除层、模块或通道以适应不同的输入数据。自适应结构可以提高模型的泛化性能使其更适合于变化的数据分布特别是在面对不平衡数据或噪声数据时。 注意机制 动态网络通常使用注意力机制Attention Mechanism以根据输入数据的不同部分调整网络的关注度。这有助于模型更好地关注重要的信息。注意机制在自然语言处理NLP和计算机视觉中的动态网络中得到广泛应用例如自然语言问答和图像标注任务。 遗忘机制 一些动态网络可以学习遗忘不需要的信息从而提高模型的效率。这在处理长序列或大型数据时尤其有用。遗忘机制可以降低模型的计算复杂度同时保持高性能。 模块化设计 动态网络通常采用模块化的设计模块可以根据需要堆叠或重复。这种设计使得网络更易于扩展和调整。模块化设计对于构建可重复使用的模型部分和快速迭代设计是有利的。 预测网络结构 有些动态网络可以预测网络的结构以更好地适应特定任务。这通常涉及到使用强化学习等方法来优化网络的结构。预测网络结构的方法对于模型设计的自动化和优化非常有前景。 实时决策 动态网络可以用于实时决策例如自动驾驶、机器人控制或游戏决策因为它们能够根据实时输入进行动态调整。 总之动态网络是一种具有适应性和灵活性的神经网络架构可以根据不同的任务和输入数据自动或手动地调整网络结构。这种灵活性使动态网络适用于各种不同的应用领域尤其是需要适应变化的数据和任务要求的情况。 1. 动态网络的定义 网络结构在训练或推理时表现出不同的结构、对不同的样本表现出不同 研究动态网络原因提高模型的泛化能力减少计算量
2. 基于丢弃策略的动态网络
2.1 随机深度残差网络
残差网络可以看作是多个不同深度模型的集成“Residual networks behave like ensembles of relatively shallow networks
2.2 模块丢弃残差网络
Blockdrop学习丢弃策略的残差模块
2.3 BranchyNet网络
对于不同的样本根据累积的嫡来决定是否提前退出推理越简单的样本计算量越小
2.4 Spatially Adaptive Computing Time(SACT)
对每一个残差单元的输出添加一个分支用于预测halting score(累积概率0~1)
3. 基于注意力机制的动态网络
3.1 动态卷积(Dynamic Convolution)
根据输入图像采用注意力机制自适应地调整卷积参数
3.2 动态空间模型(Dynamic RegionAware Convolution)
根据输入图像不同特征图上不同区域采用不同的卷积核进行计算
4. 基于合并策略的动态网络
4.1 Deep Rebirth
合并非tensor层包括BN层Pooling , Scale层以及多个分支
4.2 RepVGG
训练时存在跳层连接训练后合并连接
注部分内容来自阿里云天池
