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  • 权值共享

    2021-04-12 19:57:05
    input是三维的情况,size:W1H1D1此时,每个filter需要...和一维一样,整个滑动过程中filter W0和W1值保持不变,可称作权值共享。 作者:7color 链接:https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/128939450 ...

    input是三维的情况,size:W1H1D1此时,每个filter需要FFD1个权重值,总共K个filter,需要FFD1*K权重值。和一维一样,整个滑动过程中filter W0和W1值保持不变,可称作权值共享。

    作者:7color
    链接:https://www.zhihu.com/question/47158818/answer/128939450

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  • 权值共享

    千次阅读 2017-09-08 18:19:33
    前言权值共享是一种减小深度网络中参数数量的方法,常见于卷积神经网络(CNN)。在CNN中每一个特征图是一组相同的参数对图像进行卷积中,每一组参数对应着图像每个局部的特征。这样的的权值共享叫做硬权值共享。而...

    前言

    权值共享是一种减小深度网络中参数数量的方法,常见于卷积神经网络(CNN)。在CNN中每一个特征图是一组相同的参数对图像进行卷积中,每一组参数对应着图像每个局部的特征。这样的的权值共享叫做硬权值共享。而某些场景下,我们并不能这样使用同一组参数作,而使用相似的参数,这叫做软权值共享。软权值共享以一种正则化的形式给出。

    软权值共享

    我们常见的正则化形式是λwwT,如果将权值看作是符合高斯分布,那么正则化可以看作是权值负对数(最大似然估计)。我们现在将权值分为若干组,而不是将所有权值分为一组。分组的方法是使用混合高斯分布,每个高斯分布的均值、方差、以及混合权重都是待定且可以学习的。对于模型权值w的概率密度为:

    p(w)=iwi
    其中
    p(wi)=j=1MπjN(wi|uj,σ2j)
    πj是高斯混合系数,取负对数,则可得到正则化函数
    Ω(w)=i=1ln(j=1MπjN(wi|uj,σ2j))
    从而最终的损失函数可以写作:
    E^(w)=E(w)+λΩ(w)
    可以看到,这个损失函数是包括权值w、均值u、方差σ、混合系数π的最优化。如果w是常数,那么就只有混合模型参数{u,σ,π},利用EM算法便可以学习到。但此时w也是在不断变化中,那么则需要考虑标准的优化算法(如梯度下降等)来解决。

    为了更方便的讨论,我们将π看作概率分布,写作:
    γj(w)=πjN(w|uj,σ2j)kπkN(w|uk,σ2k)
    则最终损失函数关于wi和均值uj的导数为:
    E^(w)wi=E(w)wi+λjγj(wi)wiuiσ2j
    E^(w)ui=λiγj(wi)ujwiσ2j
    可以看到,对于wi,是将它拉向第j个分布的中心,拉力正比与给定权值的后验概率。而对于第j高斯分布的均值,则拉向于权值的均值,两者相辅相成。同样可以知道对于方差有
    E^(w)σi=λiγj(wi)(1σjwiuj2σ3j)
    它将σj拉向权值在对应的中⼼µj附近的偏差的平⽅的加权平均。对于混合系数πi,考虑到iπi=1,0<πi<1,将πi写作softmax的形式:
    πi=exp(ηi)Mk=1exp(ηk)
    求导后有:
    E^(w)ηj=i(πjγj(wi))
    我们看到, πj被拉向第j个⾼斯分量的平均后验概率。

    总结

    软权值共享是利用高斯混合模型来对模型实施正则化,从而对损失函数进行最优化,得出权值和混合模型的参数,正则化借助简单的高斯分布变成了混合高斯,区别就此而已,在理论推导过程中使用了一些技巧。

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  • CNN 权值共享

    2019-07-29 23:24:53
    权值共享 在下图中,如果不使用权值共享,则特征图由10个32*32*1的特征图组成,每个特征图上有1024个神经元,每个神经元对应输入图像上的一块5*5*3的区域,所以一个神经元和输入图像的这块区域有75个连接,即75个...

     权值共享

    在下图中,如果不使用权值共享,则特征图由10个32*32*1的特征图组成,每个特征图上有1024个神经元,每个神经元对应输入图像上的一块5*5*3的区域,所以一个神经元和输入图像的这块区域有75个连接,即75个权值参数,则共有75*1024*10=768000个权值参数,这对于参数的调整和传递非常不利,因此卷积神经网络引入权值共享原则,一个特征图上每个神经元对应的75个权值参数被每个神经元共享,这里的共享其实就是指的每个神经元中75个权值参数采用对应相同的权值,权值共享时,只是在每一个filter上的每一个channel中是共享的,这样便只需75*10=750个权值参数,而每个特征图的阈值也共享,即需要10个阈值,则总共需要750+10=760个参数。

    神经元的偏置部分也是同一种滤波器共享的
     

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  • 首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享。 Functional API 为达到上述的目的,建议使用...
  • 如何理解卷积神经网络中的权值共享

    万次阅读 多人点赞 2017-06-23 19:53:08
    权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来,在1998年,LeCun发布了LeNet网络架构,就是下面这个: 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端,但是CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型...

    权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来,在1998年,LeCun发布了LeNet网络架构,就是下面这个:
    这里写图片描述
    虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端,但是CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型,它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享

    其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数,比如一个3*3*1的卷积核,这个卷积核内9个的参数被整张图共享,而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。说的再直白一些,就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片(当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的,这样说只是为了方便解释而已)。

    是的,就是这样,很简单的一个操作而已,这样来说的话,其实图像处理中的类似边缘检测,滤波操作等等都是在做全局共享,那么为什么当时要把这个思路拿出来说明一下,然后又给它起了一个名字呢?
    (以下部分是个人理解,如果有不对的地方,还望指正!!)
    我们大部分人都是在后知后觉中发现这个问题很简单,但是只有大神才能做先驱者!LeNet首次把卷积的思想加入到神经网络模型中,这是一项开创性的工作,而在此之前,神经网络输入的都是提取到的特征而已,就比如想要做一个房价预测,我们选取了房屋面积,卧室个数等等数据作为特征。而将卷积核引入到了神经网络去处理图片后,自然而然就会出现一个问题,神经网络的输入是什么?如果还是一个个像素点上的像素值的话,那就意味着每一个像素值都会对应一个权系数,这样就带来了两个问题:
    1.每一层都会有大量的参数
    2.将像素值作为输入特征本质上和传统的神经网络没有区别,并没有利用到图像空间上的局部相关性。

    而权值共享的卷积操作有效解决了这个问题,无论图像的尺寸是多大,都可以选择固定尺寸的卷积核,LeNet中最大的卷积核只有5*5*1,而在AlexNet中最大的卷积核也不过是11*11*3。而卷积操作保证了每一个像素都有一个权系数,只是这些系数是被整个图片共享的,着大大减少了卷积核中的参数量。此外卷积操作利用了图片空间上的局部相关性,这也就是CNN与传统神经网络或机器学习的一个最大的不同点,特征的自动提取。
    这也就是为什么卷积层往往会有多个卷积核(甚至几十个,上百个),因为权值共享后意味着每一个卷积核只能提取到一种特征,为了增加CNN的表达能力,当然需要多个核,不幸的是,它是一个Hyper-Parameter。

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  • 记录一下深度学习中CNN中的权值共享 首先,卷积网络的核心思想是将:局部感受野、权值共享(或者权值复制)以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。 通俗理解,所谓的...
  • CNN中的权值共享理解

    万次阅读 2017-11-08 09:38:32
    Weight:权值,权重权值共享CNN是权重共享,减少了参数的数量。这个有必要再对比研究一下。 一般神经网络层与层之间的连接是,每个神经元与上一层的全部神经元相连,这些连接线的权重独立于其他的神经元,所以假设...
  • 1、权值共享的由来: 权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来,在1998年,LeCun发布了LeNet网络架构,就是下面这个: 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端,但是CNN的开端最早...
  • 注:借鉴整理,仅供自学 博客写的很好,直接copy哈哈哈 热评:每一个卷积核只能提取到一个特征。...卷积神经网络的局部连接和权值共享 如何理解卷积神经网络中的权值共享 如何理解卷积神经网络中的权值共享? ...
  • 卷积神经网络的局部连接和权值共享

    万次阅读 多人点赞 2018-10-17 16:31:28
    与传统的人工神经网络结构不同,它包含有非常特殊的卷积层和降采样层(有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层),其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接,从而大大降低了参数数量。降采样层可以...
  • 利用keras实现孪生网络中的权值共享

    万次阅读 多人点赞 2019-01-11 19:15:15
    keras中的权值共享Functional API不共享参数的模型共享参数的模型网络结构可视化 首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,...
  • CNN---权值共享

    千次阅读 2018-12-24 16:36:55
     权值共享指由单个参数(权重)控制多个连接,亦可解释为在连接强度之间施加相等的约束。通过权值共享,模型可以获取非常小的计算成本。 2.直观理解: 如上图所示,设Image为一个5*5的矩阵A,卷积核为一个3*3的...
  • 局部相关性和权值共享: 局部相关性: 目的:为了避免全连接网络的参数集过大的缺点。 ​ 以图片为例,对于2D图片通常在进入全连接层之前将矩阵数据打平成1D向量,然后每个像素点与每个输出节点两两相连。网络层中,...
  • #mxnet# 权值共享

    2019-01-02 17:37:00
    Note:后记此权值共享非彼卷积共享。说的是layer实体间的参数共享。 Introduction 想将两幅图像”同时“经过同一模型,似乎之前有些听闻的shared model没有找到确凿的痕迹,单个构建Variable然后每层设置,对debug...
  • 局部感知与权值共享

    千次阅读 2018-04-19 16:54:20
    最近一直在看CNN,其一个亮点就是通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。 左图所示:若我们有1000x1000像素的图像,有1百万个隐藏层的神经元,如果全连接(即每个隐层神经元都要与图像的每一个...
  • 卷积神经网络中的权值共享

    千次阅读 2019-03-04 09:16:30
    权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来,在1998年,LeCun发布了LeNet网络架构 其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数,比如一个3*3*1的卷积核,这个卷积核内9个的参数被整张图...
  • # **权值共享方法** 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值,这样的卷积参数是最少的,例如上一层为30*30*40,当使用3*3*120的卷积核进行卷积时,卷积参数为:3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元...
  • 卷积核的优势-权值共享与局部感知能力 在读论文的时候一直读到一个名词“权值共享”,但心里对这个概念一直比较模糊,今天突然明白,记录一下。 1. 局部感知能力 这与卷积核的使用方式有关,卷积核在输入图像上是...
  • CNN之权值共享的理解

    万次阅读 2016-09-13 15:37:41
    最近一直在看CNN,其一个亮点就是通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。
  • cnn中权值共享理解

    万次阅读 多人点赞 2016-04-26 14:39:21
    CNN中权值共享理解 第一步,针对一个神经元,一幅640*360图像,一个神经元要对应640*360个像素点,即一个神经元对应全局图像,全连接的话一个神经元就有640*360个参数; 第二步,然而,图像的空间联系是局部的,就...
  • cnn中的权值共享

    2018-06-22 10:10:23
    cnn中权值共享理解第一步,针对一个神经元,一幅640*360图像,一个神经元要对应640*360个像素点,即一个神经元对应全局图像,全连接的话一个神经元就有640*360个参数;第二步,然而,图像的空间联系是局部的,就像人...
  • CNN中权值共享理解

    2018-05-15 18:16:46
    CNN中权值共享理解第一步,针对一个神经元,一幅640*360图像,一个神经元要对应640*360个像素点,即一个神经元对应全局图像,全连接的话一个神经元就有640*360个参数;第二步,然而,图像的空间联系是局部的,就像人...
  • CNN中卷积的特点:权值共享、局部连接 权值共享: 卷积操作会产生多个channel, 而每个channel中的每个元素值都是由相同的卷积核产生的, 一个卷积核kernel可以看成是一个模式搜索器,它对特定的模式感兴趣,换言之,...
  • 权值共享和局部连接

    千次阅读 2018-01-27 15:49:18
    权值共享和局部连接 我们在使用过滤器filter和数据进行卷积时(ps: 卷积就是[1,2,3]*[1,1,1] = 1*1+2*1+3*1=6,也就是对应相乘并求和),而且我们使用的卷积核尺寸是11*11,也就是采用的是局部链接,每次连接11*11...
  • 这篇博文的主线是 探究如何使用tensorflow 的 tf.get_variable 和 tf.variable_scope 这两个函数 来实现 权值共享 , 这点别忘。 所谓的权值共享其实就是卷积核参数的共享, 首先在这里你要搞清楚是哪些卷积核的...

空空如也

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