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深度学习图像理解技术:模型加速与优化_邓大为_非线性分类_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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可以通过简单的启发式技巧来避免。理论上还没有 任何令人满意的解决方法。使用约束优化来显式地避免概率未定义的区域(不过分 保守是很难做到的),并且这还会阻止模型到达参数空间的高性能区域。 定性地, SSRBM 的卷积变体能产生自然图像的优秀样本。图16.1 中展示了一些 样例。 SSRBM 允许几个扩展,包括平板变量的高阶交互和平均池化 (CoUrville et al., 2014) 使得模型能够在标注数据稀缺时为分类器学习到 出 色的特征。向能量函 数添加一项能防止配分函数在稀疏编码模型下变得不确定,如尖峰和平板稀疏编 码(Goodfellow et al., 2013g),也称为 S3C。 20.6 卷积玻尔兹曼机 如第九章所示,超高维度输入(如图像)会对机器学习模型的计算、内存和统 计要求造成很大的压力。通过使用小核的离散卷积来替换矩阵乘法是解决具有空间 平移不变性或时间结构的输入问题的标准方式。 DeSjardinS and Bengio (2008) 表明 这种方法应用于 RBM 时效果很好。 深度卷积网络通常需要池化操作,使得每个连续层的空间大小减小。前馈卷积
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