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一普通卷积Convolution 二空洞卷积Atrous Convolution 根据空洞卷积的定义显然可以意识到空洞卷积可以提取到同一输入的不同尺度下的特征图具有构建特征金字塔的基础。 三深度可分离卷积Depthwise-Separable Convolution 在对深度可分离卷积具有一定的了解后我产生了一种“既然模型参数大幅度减少了那么该模型的运行时间应该也会大幅度缩减”的想法。可是当我分别在GPU、CPU上进行实验时我发现结果并不与我当初所想相同。后经过查阅资料[13][14]进一步加深了我对硬件计算优势以及深度可分离卷积的理解。注1实际上通常我们一层卷积之后都会加深特征图深度但是我所设计的实验保持了原有深度前向计算。同时一个卷积网络也应顾及到模型精确性适当使用DSC而非完全2参考资料[13]具有与我相同思想的不同模型之间的对比试验 适合GPU运算的运算类型有1大量轻量级运算2高度并行运算3计算密集型4浮点型运算等。CPU擅长于串行运行。 图源 三分钟搞懂CPU, GPU, FPGA计算能力 - 知乎 针对DSC有可能出现模型参数大幅度减少但模型运行时间却不下降的现象可能存在以下原因 1许多深度学习加速器和库如CUDA和cuDNN对深度可分离卷积的优化可能不够 2尽管深度可分离卷积需要的乘、加运算较少但与普通卷积相比它可能需要更多的内存访问操作这在GPU上可能导致效率降低 3受限于自身设备的显存容量。 四转置卷积Transpose Convolution 转置卷积是一种卷积它将输入和核进行了重新排列同卷积一般是做下采样不同它通常用作上采样。如果卷积将输入从hw变成了h‘w同样超参数下转置卷积将h‘w变成hw。 转置卷积可以变为对应核的矩阵乘法。转置卷积是一种变化了输入和核的卷积来得到上采样的目的其并不等同于数学上的反卷积概念。在深度学习中反卷积神经网络指用了转置卷积的神经网络。 二、池化操作 池化操作主要的作用为1减少网络计算量与内存消耗2增加感受野大小3增加平移不变性即较小的特征偏移也不影响特征输出。从某种角度上来说Pooling操作是一种对现存硬件计算能力和存储设备的妥协其在某些卷积神经网络如Resnet可以被忽略。 三、数据归一化操作 数据归一化操作中以BatchNormal为例β和γ参数是需要计算梯度更新的学习参数数据归一化行为在Train、Test过程中是不一样的。在Train过程中我们需要不断计算反向梯度更新β、γ参数而在Test过程中我们是会固定前面学习得到的β、γ参数Pytorch中测试调用net.eval()。 批量归一化的主要作用 1控制传入下一层的特征图数据有效减少梯度爆炸和梯度消失的可能 2减少对参数初始化的依赖 3便于应用更高的学习率实现更快的收敛。 四、深度学习中的Batch、Epoch 反向梯度计算以更新模型权值等参数发生于一个Batch迭代后。初期训练时我认为足够的Batch样本数对于模型的快速收敛较为重要。那么如果受限于自身GPU显存限制我们可以进一步权衡在CPU上训练更多样本数的Batch而放宽训练时间这一要求。 在合理范围内增大Batch_Size具有以下优点[11] 1内存利用率提高了大矩阵乘法的并行化效率提高 2跑完一次epoch全数据集所需的迭代次数减少对于相同数据量的处理速度进一步加快 3在一定范围内一般来说Batch Size越大其确定的下降方向越可能对准极值低点训练引起损失震荡越小。 图源 【深度学习训练之Batch】_深度学习batch_哈哈哈哈海的博客-CSDN博客 五、在.ipynb文件中调用不同路径位置文件的方法
1首先被引.ipynb文件转换为.py文件然后在.ipynb文件中头部添加sys.path.insert(0,r绝对路径)或sys.path.appendr“绝对路径”[17]。
2编写.ipynb解析文件置于同一文件夹下[16]。 Pytorch参考资料
[1] 在CV/NLP/DL领域中有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法 - 圈圈的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/427088601/answer/1544199551.
[2]在CV/NLP/DL领域中有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法 - 陀飞轮的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/427088601/answer/1587333057
[3]PyTorch 中文文档
[4]课时61 什么是卷积-1_哔哩哔哩_bilibili
[5]PyTorch Forums
[6]https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network
[7]数字图像处理第四版/美拉斐尔C.冈萨雷斯Rafael C.Gonzalez美理查德E.伍兹Richard E.Woods著阮秋琦等译.——北京电子工业出版社2020.5.
[8]深入理解空洞卷积 - 知乎
[9]演示分组深度深度可分离卷积3D卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili
[10]卷积神经网络之深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution - 知乎
[11]谈谈深度学习中的 Batch_Size_机器学习batch size作用_ycheng_sjtu的博客-CSDN博客
[12]pytorch统计模型参数量并输出_pytorch输出模型参数量_xidaoliang123的博客-CSDN博客
[13]薰风读论文MobileNet 详解深度可分离卷积它真的又好又快吗 - 知乎
[14]三分钟搞懂CPU, GPU, FPGA计算能力 - 知乎
Python参考资料
[15]Python为什么类中的私有属性可以在外部赋值并访问_python 类外访问私有属性_Ding Jiaxiong的博客-CSDN博客
[16]调用jupyter notebook文件内的函数一种简单方法_AlexInML的博客-CSDN博客
[17]Jupyter Notebook引入外部的py文件中的方法_dirtyboy6666的博客-CSDN博客
