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学界 | 精准防御对抗性攻击,清华大学提出对抗正则化训练方法DeepDefense_凤凰科技


下面就是具体的最优化算法了,包括最基本的小批量随机梯度下降、带动量的随机梯度下降和 RMSProp 等适应性学习率算法而计算机视觉正是人工智能领域抢占的新耕地目前有许多研究都尝试对其进行分析和解释 [32,7,5,12]而提前终止通常用于防止训练中过度表达的模型泛化性能差

尽管库里第4节没有得分,可是他三节时间里砍下34分6篮板4助攻,单节18分的表现已经足够精彩了最近,Cisse 等人 [5] 探索了基于 DNN 分类器的 Lipschitz 常数,并提出了 Parseval 训练法对该常数进行控制,从而提高 DNN 分类器的鲁棒性


图 2:MNIST 上的收敛曲线:(a) MLP 的测试精度,(b) MLP 的测试ρ_2 值,(c) LeNet 的测试精度,(d) LeNet 的测试 ρ_2 值


Bagging 是通过结合多个模型降低泛化误差的技术,主要的做法是分别训练几个不同的模型,然后让所有模型表决测试样例的输出目前最常见的还是手动调参,开发者会根据自身建模经验选择「合理」的超参数,然后再根据模型性能做一些小的调整


4 深度神经网络的特点



左上:神经网络的参数化容量随层数增加而指数式地增长,即某些深度神经网络能解决的问题,浅层神经网络需要相对的指数量级的计算才能解决


9 结构化机器学习过程



我们需要按过程或结构来设定我们的机器学习系统,首先需要设定模型要达到的目标,例如它的预期性能是多少、度量方法是什么等萌神1人撕篮网 库里1命中率惊全联盟

北京时间3月7日,NBA常规赛激战8场,其中金州勇士主场以114-101击败了布鲁克林篮网,迎来了6连胜

据中国联通介绍,持有联通卡手机和Apple Watch Series 3的用户,开通“一号双终端”业务后,只需再添加一个eSIM附属智能设备,即可实现手机与手表共享一个电话号码和流量套餐,并且独立接拨电话和移动上网


循环网络


20 循环神经网络基础



如上所示,命名实体识别等序列问题在现实生活中占了很大的比例,而隐马尔可夫链等传统机器学习算法只能作出很强的假设而处理部分序列问题下图展示了构建 ML 应用所需要的数据集分割、偏差与方差等问题

另外特别需要说明的是,库里本场三分球12投6中,命中率达到了50%


左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,卷积神经网络(CNN)可用于训练图像和类别之间的函数,循环神经网络(RNN)可用于训练语音和文本之间的函数”国内视觉技术领先企业、原生视频广告引领者影谱科技相关负责人表示

全新的Apple Watch Series 3在中国首发后,曾因Series 3内置eSIM功能,运营商无法获取用户信息、不满足国内实名制要求而被叫停并且,影谱科技与中科院自动化所联合成立“智能媒体计算联合实验室”,致力于合作研发更多更具价值的产品和服务,带来更深层次的计算融合和体验创新而自动化调参如随机过程或贝叶斯优化等仍需要非常大的计算量,且效率比较低数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集


卷积运算的主要参数:



padding:直接的卷积运算会使得到的特征图越来越小,padding 操作会在图像周围添加 0 像素值的边缘,使卷积后得到的特征图大小和原图像(长宽,不包括通道数)相同


8 超参数


以下是介绍超参数的信息图,它在神经网络中占据了重要的作用,因为它们可以直接提升模型的性能


11 训练集、开发集与测试集


上图展示了三个分割数据集及其表现所需要注意的地方,也就是说如果它们间有不同的正确率,那么我们该如何修正这些「差别」


17 目标检测算法



目标检测即使用边界框检测图像中物体的位置,Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,上图也展示了 YOLO 的基本过程整个优化问题可以按训练递归网络的方式得到解决具体来说,就是给正确分类的样本分配更大的正则化项值,给错误分类的样本分配更小的正则化项值,来惩罚对抗扰动的范数


目前的超参数搜索方法有:


依靠经验:聆听自己的直觉,设置感觉上应该对的参数然后看看它是否工作,不断尝试直到累趴


19 风格迁移



风格迁移是一个热门话题,它会在视觉上给人耳目一新的感觉在这个过程中,将计算机视觉技术和CG技术结合,解决广告投放过程中的追踪、识别,以及其后的广告自动化、批量化“真实”呈现,是影谱科技与其他企业拉开差距的独特之处

未来,不只计算机视觉技术,人工智能(AI)、物联网(IoT),以及刚刚在平昌冬奥会上完成大规模首秀的5G技术等,都将改变消费者与品牌接触的方式全球领先的网络解决方案供应商思科(Cisco)数据显示,2017年,视频占全球互联网流量的69%;2019-2020年,随着5G的到来,这个数字还会大幅增长;2021年,预计单月上传至全球网络的视频总时长将超过500万年,每秒将诞生1百万分钟的网络视频内容,网络视频流量将占据全球所有网络用户流量的81.44%

3月7日,中国联通在“一号双终端,唯沃先行”首发仪式上,正式宣布在国内首发Apple Watch Series 3的eSIM和LTE功能,并在上海、天津、广州、深圳、郑州、长沙等6座城市,启动“eSIM一号双终端”业务办理一般使用了 Dropout 技术的神经网络会设定一个保留率 p,然后每一个神经元在一个批量的训练中以概率 1-p 随机选择是否去掉一般而言,解决高偏差的问题是选择更复杂的网络或不同的神经网络架构,而解决高方差的问题可以添加正则化、减少模型冗余或使用更多的数据进行训练


后面的梯度消失与梯度爆炸问题也是十分常见的现象因此它不仅仅适合初学者了解深度学习,还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念


图 5:当仅优化一层以正则化 LeNet 分类目标函数时本文方法的表现



如上图左列所示,L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法

 

影谱科技将自动化、批量化、标准化、智能化的原生视频广告植入模式普及到各大卫视电视台及主流视频平台,目前影谱科技的产品在影音播放器市场占有率超过70%,深度覆盖超6亿用户


右上:损失函数值在参数曲面上变化的简图,使用梯度可以找到最快的下降路径,学习率的大小可以决定收敛的速度和最终结果

Apple Watch Series 3是首款在国内支持eSIM的终端产品

 

(图片来源:iResearch艾瑞咨询)

在这个过程中,技术供应商的角色不容小觑


10 误差分析



在完成训练后,我们可以分析误差的来源而改进性能,包括发现错误的标注、不正确的损失函数等这时用全连接网络的话,参数数量太大,因而改用卷积神经网络(CNN),参数数量可以极大地减小以下两张信息图都展示了最优化方法需要关注的知识点,包括最优化的预备和具体的最优化方法

原标题: 单节18分一般而言,我们希望训练初期学习率较大,后期学习率较小,之后会介绍变化学习率的训练方法随机丢弃神经元可以防止过拟合,同时指数级、高效地连接不同网络架构

迁移学习:针对当前任务的训练数据太少时,可以将充分训练过的模型用少量数据微调获得足够好的性能梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积,导致模型权重出现很大的更新,在极端情况下,权重的值变得非常大以至于出现 NaN 值池化层的主要作用是减少特征图尺寸,进而减少参数数量,加速运算,使其目标检测表现更加鲁棒上图展示了词嵌入的方法,我们可以将词汇库映射到一个 200 或 300 维的向量,从而大大减少表征词的空间


Adam 算法同时获得了 AdaGrad 和 RMSProp 算法的优点「Clean」表征无扰动图像上的精调从理论的角度看,这使得 DNN 模型可以直接从对抗扰动中学习并进一步对其进行防御至此,“萌神”自从全明星赛后,一直将三分球场均命中率保持在50%,这也是库里的对手们得到的最可怕的消息了

以广告营销领域为例,近几年各大媒体平台都在积极探索视频广告更佳营销手段第 7-9 列:FGS 扰动图像上的分类准确率,ε_ref 是使得 50% 的扰动图像被本文提出的正则化模型误分类的最小 ε 值


右下:总结整个训练过程,从输入节点 x 开始,通过前向传播得到预测输出 y hat,用 y hat 和 y 得到损失函数值,开始执行反向传播,更新 w 和 b,重复迭代该过程,直到收敛在这个案例中,我们使用的是 sigmoid 激活函数,它是值域为(0, 1)的平滑函数,可以使神经网络的输出得到连续、归一(概率值)的结果,例如当输出节点为(0.2, 0.8)时,判定该图像是非猫(0)因此,提前终止通过确定迭代次数解决这个问题


14 经典卷积神经网络



LeNet·5:手写识别分类网络,这是第一个卷积神经网络,由 Yann LeCun 提出不过近来关于使用强化学习、遗传算法和神经网络等方法搜索超参数有很大的进步,研究者都在寻找一种高效而准确的方法上半部分是为 MLP 模型生成,下半部分是为 LeNet 模型生成我们可以将 logistic 回归看成将两组数据点分离的问题,如果仅有线性回归(激活函数为线性),则对于非线性边界的数据点(例如,一组数据点被另一组包围)是无法有效分离的,因此在这里需要用非线性激活函数替换线性激活函数上图也展示了归一化的原因,因为如果特征之间的量级相差太大,那么损失函数的表面就是一张狭长的椭圆形,而梯度下降或最速下降法会因为「锯齿」现象而很难收敛,因此归一化为圆形有助于减少下降方向的震荡库里34分6篮板4助攻,“萌神”不但创造了两项里程碑,而且他还继续保持着全明星赛后三分球场均命中率50%的火热手感

随机搜索:让计算机尝试一些随机值,看看它们是否好用

AlexNet:图像分类网络,首次在 CNN 引入 ReLU 激活函数这里使用 LeNet 作为参考网络例如训练集的正确率明显高于验证集与测试集表明模型过拟合,三个数据集的正确率都明显低于可接受水平可能是因为欠拟合因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别,当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布

过去几年,随着网络基础设施的完善,智能设备的普及,互联网逐渐由图文步入视频时代然后分割训练、开发和测试集,并预期可能到达的优化水平要知道,勇士队第三节一共只得到了38分,其中近乎一半的得分都来自库里

上半场,库里得到了16分,5次运动战得分,他职业生涯运动战进球数突破了5000个,成为了勇士队史第七位达到5000大关的球员,之前6位分别是:张伯伦、里克-巴里、穆林、保罗-阿里金、杰夫-马林斯、内特-瑟蒙德而 Dropout 可以被认为是集成了大量深层神经网络的 Bagging 方法,因此它提供了一种廉价的 Bagging 集成近似方法,能够训练和评估值数据数量的神经网络



小批量随机梯度下降(通常 SGD 指的就是这种)使用一个批量的数据更新参数,因此大大降低了一次迭代所需的计算量


7 最优化


最优化是机器学习模型中非常非常重要的模块,它不仅主导了整个训练过程,同时还决定了最后模型性能的好坏和收敛需要的时长技术赋能视频广告产业的表现将越来越亮眼

如今,中国联通正式推出eSIM功能,Apple Watch Series 3的蜂窝网络也能在中国派上用场了


22 序列到序列


序列到序列的方法使用最多的就是编码器解码器框架,其它还有束搜索等模块的介绍

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CNN 的工作原理就像用检测特定特征的过滤器扫描整张图像,进行特征提取,并逐层组合成越来越复杂的特征学习率较大时,初期收敛很快,不易停留在局部极小值,但后期难以收敛到稳定的值;学习率较小时,情况刚好相反RMSProp 是 Hinton 在公开课上提出的最优化算法,其实它可以视为 AdaDelta 的特例


当将所有参数初始化为零的时候,会使所有的节点变得相同,在训练过程中只能学到相同的特征,而无法学到多层级、多样化的特征下面,我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记,并提供信息图下载地址数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中


12 其它学习方法


机器学习和深度学习当然不止监督学习方法,还有如迁移学习、多任务学习和端到端的学习等L1 正则化向目标函数添加正则化项,以减少参数的绝对值总和;而 L2 正则化中,添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和


2 logistic 回归



左上:logistic 回归主要用于二分类问题,如图中所示,logistic 回归可以求解一张图像是不是猫的问题,其中图像是输入(x),猫(1)或非猫(0)是输出RMSProp 算法(Hinton,2012)修改 AdaGrad 以在非凸情况下表现更好,它改变梯度累积为指数加权的移动平均值,从而丢弃距离较远的历史梯度信息为解决这一问题,我们提出了一个名为 DeepDefense 的训练方案,其核心思想是把基于对抗性扰动的正则化项整合进分类目标函数,从而使模型可以学习直接而精确地防御对抗性攻击在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 上的扩展实验证明了该方法可以显著提高不同深度学习模型对高强度对抗攻击的鲁棒性,同时还不会牺牲准确率

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权


左下:分别展示了 NN、CNN 和 RNN 的简化架构图中上方的箭头表示实例被错误分类的类别结果,下方的数字表示的值


最后,上图还描述了数据增强与提前终止等正则化方法

吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点

基准测试和竞赛中表现良好的诀窍:使用模型集成,使用多模型输出的平均结果;在测试阶段,将图像裁剪成多个副本分别测试,并将测试结果取平均机器之心认为这不仅仅是一份课程笔记,同时还是一套信息图与备忘录


当样本量不足时,或者不断有新样本加入时,需要使用 one-shot learning,解决办法是学习相似性函数,即确定两张图像的相似性和对抗随机噪声的不稳定性不同(已被证明理论上和实践上都不是很重要 [6,32]),深度学习的对抗扰动脆弱性仍然是很严重的问题


上图中的实例可以看出,没有激活函数的神经网络经过两层的传播,最终得到的结果和单层的线性运算是一样的,也就是说,没有使用非线性激活函数的话,无论多少层的神经网络都等价于单层神经网络(不包含输入层)这种方法降低了更新参数的方差,使得收敛过程更为稳定;它也能利用流行深度学习框架中高度优化的矩阵运算器,从而高效地求出每个小批数据的梯度


图 3:一张来自 MNIST 测试集并标注为「0」的图像 (x_k),并基于 DeepFool 生成对抗样本以欺骗不同的模型,包括:(b) 参考模型,(c)-(e):带有对抗性训练的精调模型、Parseval 训练以及我们的 DeepDefense此外,参数范数惩罚 L2 正则化能让深度学习算法「感知」到具有较高方差的输入 x,因此与输出目标的协方差较小(相对增加方差)的特征权重将会收缩这种迁移性使得黑箱攻击变得可行,即不需要任何模型架构或参数的知识就可以实现欺骗 [28]作为正则化项,它将和原始的学习目标函数联合优化,并且整个问题将被当做训练一个类似递归型的网络而高效地求解


梯度检验现在可能用的比较少,因为我们在 TensorFlow 或其它框架上执行最优化算法只需要调用优化器就行但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破,RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆,每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态,这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号


stride:两次卷积操作之间的步长大小


21 NLP 中的词表征



词嵌入在自然语言处理中非常重要,因为不论执行怎样的任务,将词表征出来都是必须的


图 6:CIFAR-10 上的收敛曲线:(a) ConvNet 的测试精度,(b) ConvNet 的测试 ρ_2 值,(c) NIN 的测试精度,(d) NIN 的测试 ρ_2 值


右上:NN 可以处理结构化数据(表格、数据库等)和非结构化数据(图像、音频等)在最后进行推断时所有神经元都需要保留,因而有更高的准确度


右下:如何初始化参数 w、b 的值

eSIM即嵌入式SIM卡(Embedded-SIM),是将传统SIM卡直接嵌入到设备芯片上,无需再插入物理SIM卡,方便用户更换终端、自由切换运营商其它如数据预处理、数据归一化、超参数的选择等都在后面的信息图中有所体现因此像 LSTM 和 GRU 等基于门控的 RNN 有非常大的潜力,它们使用门控机制保留或遗忘前面时间步的信息,并形成记忆以提供给当前的计算过程该算法引入了变量 v 作为参数在参数空间中持续移动的速度向量,速度一般可以设置为负梯度的指数衰减滑动平均值


右边:深度网络的特点是需要大量的训练数据和计算资源,其中涉及大量的矩阵运算,可以在 GPU 上并行执行,还包含了大量的超参数,例如学习率、迭代次数、隐藏层数、激活函数选择、学习率调整方案、批尺寸大小、正则化方法等


本文提出了 DeepDefense,这是一种用于训练 DNN 提高模型鲁棒性的对抗正则化方法

VGG-16:图像分类网络,深度较大Adam 不仅如 RMSProp 算法那样基于一阶矩均值计算适应性参数学习率,它同时还充分利用了梯度的二阶矩均值(即有偏方差/uncentered variance)


图 4:带有变化的超参数的 DeepDefense 在 MNIST 上的表现RNN 具备非线性单元的堆叠,其中单元之间至少有一个连接形成有向循环

Inception Network:使用了多种尺寸卷积核的并行操作,再堆叠成多个通道,可以捕捉多种规模的特征,但缺点是计算量太大,可以通过 1x1 卷积减少通道数


动量策略旨在加速 SGD 的学习过程,特别是在具有较高曲率的情况下要研究深度学习,需要学会「idea—代码—实验—idea」的良性循环


除了以上所述的 Skip Grams,以下还展示了学习词嵌入的常见方法:



GloVe 词向量是很常见的词向量学习方法,它学到的词表征可进一步用于语句分类等任务计算机视觉技术可在长视频、短视频等点播平台、直播平台,以及利用手机摄像头的AR应用中,为广告主提供多种形式的互动化、与内容强相关的场景广告“计算机视觉技术凭借智能挖掘影像内容广告位,构建新型营销模式的优势,或可成为视频广告营销的又一大驱动力


编码器解码器架构加上注意力机制可以解决非常多的自然语言处理问题,以下介绍了 BLEU 分值和注意力机制


15 特殊卷积神经网络



ResNet:引入残差连接,缓解梯度消失和梯度爆炸问题,可以训练非常深的网络除了学术探讨外,计算机视觉开始在泛金融认证、商品识别、工业制造、广告营销等领域有更多应用场景,并将逐步解锁,成为行业整体快速发展的重要支撑通常一个小批数据含有的样本数量在 50 至 256 之间,但对于不同的用途也会有所变化



以上是所有关于吴恩达深度学习专项课程的信息图,由于它们包含的信息较多,我们只介绍了一部分,还有很多内容只是简单的一笔带过此外,这种词表征的方法还能表示词的语义,因为词义相近的词在嵌入空间中距离相近深度学习研究的一大突破是新型激活函数的出现,用 ReLU 函数替换 sigmoid 函数可以在反向传播中保持快速的梯度下降过程,sigmoid 函数在正无穷处和负无穷处会出现趋于零的导数,这正是梯度消失导致训练缓慢甚至失败的主要原因


左下:CNN 的深度网络可以将底层的简单特征逐层组合成越来越复杂的特征,深度越大,其能分类的图像的复杂度和多样性就越大


深度卷积神经网络的架构:



深度卷积神经网络的架构主要以卷积层、池化层的多级堆叠,最后是全连接层执行分类用户在iPhone上自助开通手表通信服务、接入运营商移动蜂窝网络后,即可在不携带手机的情况下,独立使用电话和移动通信等功能


图 1:左上,该类似递归型的网络以重塑的图像 x_k 为输入,并相继地通过利用一个预设计的攻击模块计算每个 r^(i)_k(0≤i


表 1:不同防御方法在对抗攻击下的测试性能训练好的 RNN 可以建模任何动态系统;但是,训练 RNN 主要受到学习长期依赖性问题的影响第 6 列:在 Fast Gradient Sign(FGS)攻击下的 ρ_∞ 值例如,Goodfellow 等人 [7] 称 DNN 的脆弱性的主要原因在于线性本质(而不是非线性)以及过拟合实验结果表明我们的方法在不同数据集(包含 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet)和 DNN 架构上明显优于当前最佳方法”影谱科技相关负责人说


论文:DeepDefense: Training Deep Neural Networks with Improved Robustness


论文链接:https://arxiv.org/abs/1803.00404


摘要:尽管深度神经网络(DNNs)对于很多计算机视觉任务很有效,但很容易受到对抗性攻击,限制了其在安防系统的应用


5 偏差与方差

那么部署你的机器学习模型需要注意些什么


3 浅层网络的特点



左上:浅层网络即隐藏层数较少,如图所示,这里仅有一个隐藏层


以下展示了 RNN 的应用、问题以及变体等:



循环神经网络在语言建模等序列问题上有非常强大的力量,但同时它也存在很严重的梯度消失问题


合成对抗样本的通常方法是应用最坏情况的扰动到真实图像上 [32,7,26]


卷积核对应的检测特征可以从其参数分布简单地判断,例如,权重从左到右变小的卷积核可以检测到黑白竖条纹的边界,并显示为中间亮,两边暗的特征图,具体的相对亮暗结果取决于图像像素分布和卷积核的相对关系sigmoid 函数在两侧会出现梯度趋于零的情况,会导致训练缓慢通过适当的策略,仅有真实图像像素值 1/1000 的扰动幅度就可以成功欺骗 DNN 模型,这种扰动通常对于人类来说是不可感知的与很多已有的使用近似和优化非严格边界的方法不同,研究者准确地将一个基于扰动的正则化项结合到分类目标函数中

数据增强:通过对原图像进行镜像、随机裁剪、旋转、颜色变化等操作,增加训练数据量和多样性

2017年下半年,数家计算机视觉公司单笔融资上亿美元,正如人工智能领域里的明星科学家、斯坦福大学计算机系教授吴恩达认为,人工智能之于未来,就好像电力之于第二次工业革命模型(即,动量:0.9,权重衰减:0.0005)

另外,三节送出了4次助攻的库里也收获了本场第二项里程碑,他的生涯助攻总数达到了4226个,超越蒂姆-邓肯的4225个,升至历史第95位



众所周知学习率、神经网络隐藏单元数、批量大小、层级数和正则化系数等超参数可以直接影响模型的性能,而怎么调就显得非常重要卷积核权重可以直接硬编码,但为了让相同的架构适应不同的任务,通过训练得到卷积核权重是更好的办法在Series 3上产生的数据,也能实时同步到手机上

tanh:相对于 sigmoid,tanh 函数的优点是梯度值更大,可以使训练速度变快


信息图下载地址:https://pan.baidu.com/s/1DtYg3TyplXQOVZ-YmplJaw


深度学习基础


1 深度学习基本概念



监督学习:所有输入数据都有确定的对应输出数据,在各种网络架构中,输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端,训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重第 4 列:无对抗扰动的测试图像的准确率


左下:神经网络的训练目标是确定最合适的权重 w 和偏置项 b,那这个过程是怎么样的呢更糟糕的是,对抗扰动还可以迁移到不同的图像和网络架构上 [25]


上图后面所述的 RMSProp 和 Adam 等适应性学习率算法是目前我们最常用的最优化方法

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基于该解释,他们设计了一种高效的线性扰动,并在进一步研究中将其结合到对抗训练中 [32],以优化正则化效果根据之前的研究,L1 正则化中的很多参数向量是稀疏向量,因为很多模型导致参数趋近于 0,因此它常用于特征选择设置中我们将很快公开发布再现这一结果的代码和模型


右下:深度学习能发展起来主要是由于大数据的出现,神经网络的训练需要大量的数据;而大数据本身也反过来促进了更大型网络的出现


表 2:精调过程中的一些超参数首先在执行最优化前,我们需要归一化输入数据,而且开发集与测试集归一化的常数(均值与方差)与训练集是相同的但实践证明 RMSProp 有非常好的性能,它目前在深度学习中有非常广泛的应用在保住先发优势的同时,快速奔跑、快速迭代,以技术优势突出重围,最终形成商业壁垒,影谱科技如今已经通过深度渗透视频产业链上下游进行战略布局,为合作方提供亟需的媒体资源可变现渠道、新型商品化形式,在高转化率盈利模式方面做出了有效的市场供给


左下:这里介绍了不同激活函数的特点:


sigmoid:sigmoid 函数常用于二分分类问题,或者多分类问题的最后一层,主要是由于其归一化特性


常用的两个选项是:『VALID』,不执行 padding;『SAME』,使输出特征图的长宽和原图像相同要想使用Series 3独立的蜂窝网络,只能开通中国联通的“一号多终端”业务,但当时该项业务还未通过工信部审批,只在个别城市“试用”例如你有一副图,然后将另一幅图的风格特征应用到这幅图上,比如用一位著名画家或某一副名画的风格来修改你的图像,因此我们可以获得独特风格的作品这一功能为多场景通话及智能应用提供可能

网络视频体量越来越大,计算机视觉将如何追求千亿规模的可行性所以各位读者最好可以下载该信息图,并在后面的学习过程中慢慢理解与优化

贝叶斯优化:使用类似 MATLAB bayesopt 的工具自动选取最佳参数——结果发现贝叶斯优化的超参数比你自己的机器学习算法还要多,累觉不爱,回到依靠经验和网格搜索方法上去

原标题:中国联通正式首发eSIM卡,Apple Watch 3终于可以独立使用了

与移动、电信两位“老朋友”满满的抵触情绪不同,中国联通对eSIM表现得很积极RNN 的深度网络也是同样的道理,可以将语音分解为音素,再逐渐组合成字母、单词、句子,执行复杂的语音到文本任务



如上所示,经典机器学习和深度学习模型所需要的样本数有非常大的差别,深度学习的样本数是经典 ML 的成千上万倍然而,和某些以前提出的基于正则化的方法类似 [8],Parseval 训练法需要对其理论最优约束做一些近似,限制了其对非常强的对抗攻击的有效性这种「扫描」的工作方式使其有很好的参数共享特性,从而能检测不同位置的相同目标(平移对称)它们在机器翻译的架构和评估中都是不能缺少的部分“未来,我们还将围绕影像技术、计算机图形学持续研发,结合人工智能、云计算、视频检索、像素运动、虹膜识别、大数据等技术衍生方向优化研发,不断开拓更为丰富的技术产品线,通过可视化信息技术的呈现,持续优化提升视频智能化信息服务最近工作已表明不可感知的扰动图像输入(即对抗样本)存在欺骗良好训练的 DNN 模型做出任意预测的可能性


在中间列中,上图展示了 Dropout 技术,即暂时丢弃一部分神经元及其连接的方法

“萌神”最经典的表演发生在第三节,他在这一节中近乎疯狂般的轰下了18分,完全是凭借一个人的火爆得分压制住了篮网队


因为篇幅有限,后面的展示将只简要介绍信息图,相信它们对各位读者都十分有帮助

苹果于去年9月发布全新的Apple Watch Series 3,并加入了LTE蜂窝网络数据支持

值得注意的是,除Apple Watch之外,华为Watch 2 Pro和Ticwatch S等产品也支持eSIM功能在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 上的扩展实验证明了该方法可以显著提高不同 DNN 对高强度对抗攻击的鲁棒性,同时还不会牺牲准确率梯度很小,意味着参数的变化很缓慢,从而使得学习过程停滞

用户添加eSIM附属智能设备后,手机终端与附属终端即可共享一个电话号码和套餐资源,从而实现独立的蜂窝移动通信

原标题:学界 | 精准防御对抗性攻击,清华大学提出对抗正则化训练方法DeepDefense

选自arXiv

作者:Ziang Yan等

机器之心编译

参与:刘晓坤、黄小天


本文提出了一个名为 DeepDefense 的训练方案,其核心思想是把基于对抗性扰动的正则化项整合进分类目标函数,从而使模型可以学习直接而精确地防御对抗性攻击同一曲线上的不同点对应于不同 c 值的精调(从左至右依次减少)梯度检验一般是使用数值的方法计算近似的导数并传播,因此它能检验我们基于解析式算出来的梯度是否正确

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权

Leaky ReLU:避免了零激活值的结果,使得反向传播过程始终执行,但在实践中很少用


卷积网络


13 卷积神经网络基础



计算机视觉任务涉及的数据体量是特别大的,一张图像就有上千个数据点,更别提高分辨率图像和视频了(部分资料参考网络)


循环神经网络(RNN)能够从序列和时序数据中学习特征和长期依赖关系

Network in Network:使用 1x1 卷积核,可以将卷积运算变成类似于全连接网络的形式,还可以减少特征图的通道数,从而减少参数数量「梯度消失」指的是随着网络深度增加,参数的梯度范数指数式减小的现象


这个分类其实就是一个优化问题,优化过程的目的是使预测值 y hat 和真实值 y 之间的差距最小,形式上可以通过寻找目标函数的最小值来实现影谱科技在深挖视频广告增量市场上突破了传统思维,通过对计算机视觉、像素运动、大数据信息服务等技术进行一系列自主创新研发及核心算法升级,对传统视频广告制作投放模式进行了颠覆性的变革,可以在视频制作完成后将品牌元素与视频内容无缝结合,在同等流量下开辟新的广告位置、增加广告曝光机会,实现媒体资源价值的最大化

正是库里的单节13分,帮助勇士队在第一节掀起了一波25-0的进攻高潮,这是主教练史蒂夫-科尔自2014-2015赛季接手勇士以来,球队创造的最长进攻高潮


6 正则化


正则化是解决高方差或模型过拟合的主要手段,过去数年,研究者提出和开发了多种适合机器学习算法的正则化方法,如数据增强、L2 正则化(权重衰减)、L1 正则化、Dropout、Drop Connect、随机池化和提前终止等更准确地说是,为什么要使用非线性激活函数呢


偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战,上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合解决办法是随机初始化所有参数,但仅需少量的方差就行,因此使用 Rand(0.01)进行初始化,其中 0.01 也是超参数之一

库里的瞬间得分能力是目前NBA中最出色的球员之一,迎战篮网队的比赛第一节中,他打满了12分钟,6投4中,命中了2个三分球,得到了13分,其中有11分是在74秒连续得到了


虽然 DNN 的这种特性很有趣,但其还会导致现实世界应用的潜在问题(例如,自动驾驶汽车和人脸识别支付等)随后再构建模型并训练,在开发集和测试集完成验证后就可以用于推断了

ReLU:可以理解为阈值激活(spiking model 的特例,类似生物神经的工作方式),该函数很常用,基本是默认选择的激活函数,优点是不会导致训练缓慢的问题,并且由于激活值为零的节点不会参与反向传播,该函数还有稀疏化网络的效果

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如果迭代次数太少,算法容易欠拟合(方差较小,偏差较大),而迭代次数太多,算法容易过拟合(方差较大,偏差较小)第 5 列:在 DeepFool 攻击下的 ρ_2 值这三种架构的前向过程各不相同,NN 使用的是权重矩阵(连接)和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式;CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动,得到下一层输入的方式;RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆国内权威数据机构艾瑞咨询预测,2017年我国在线视频行业规模将超900亿,随着用户规模扩大,用户使用黏性增加,在线视频带来的商业资源不断升值,预计到2018年将成为千亿级市场,至2020年,整体市场规模将近2000亿元

网格搜索:让计算机尝试一些在一定范围内均匀分布的数值一般而言,动量算法利用先前梯度的指数衰减滑动平均值在该方向上进行修正,从而更好地利用历史梯度的信息



以上展示了最优化常常出现的问题和所需要的操作比如在 Siamese Network 中学习人脸识别时,就是利用两个网络的输出,减少同一个人的两个输出的差别,增大不同人的两个输出之间的差别


一个卷积层上可以有多个卷积核,每个卷积核运算得到的结果是一个通道,每个通道的特征图的长宽相同,可以堆叠起来构成多通道特征图,作为下一个卷积层的输入

原标题:影谱科技:计算机视觉如何追求网络视频千亿规模的可行性所以我们首先确定目标函数(损失函数、代价函数)的形式,然后用梯度下降逐步更新 w、b,当损失函数达到最小值或者足够小时,我们就能获得很好的预测结果基于虚拟现实(VR)、增强现实(AR)的视频广告,也将为消费者带来更好的品牌体验


16 实践建议



使用开源实现:从零开始实现时非常困难的,利用别人的实现可以快速探索更复杂有趣的任务有研究称即使是当前最佳的 DNN 模型也会被这类对抗样本所欺骗,得出高信度的错误分类结果 [19]


右上:为什么要使用激活函数呢

虽然深度神经网络(DNN)在许多挑战性的计算机视觉任务中都取得了当前最优的表现,但在对抗样本(在人类感知上和真实图像很相似,但却能欺骗学习模型做出错误预测的生成图像)面前,它们仍然非常脆弱 [32]


当然,机器学习模型需要注意的问题远不止这些,但在配置我们的 ML 应用中,它们是最基础和最重要的部分同一曲线上的不同点对应于不同的 c 值


18 人脸识别



人脸识别有两大类应用:人脸验证(二分分类)和人脸识别(多人分类)