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昨天arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文《DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks》，作者为来自谷歌大脑的研究人员，提出了一种专门针对卷积层正则化的方法，方法非常简单，有效改进了CNN的各种任务，非常值得一读！
这篇文章提出的正则化方法不仅能够使得模型训练速度更快，而且收敛地更稳定，还可以达到相当的准确率。几种模型在两个数据集上利用不同正则方法的效果对比如下其中ResNet-110对应的论文为Deepresiduallearningforimagerecognition.CVPR2016
然而近年来，许多有希望的进展，使用dropout作为训练CNN的正则化方法已经提出。池化是CNN拓扑中的常见操作。两种主要的池化方法是max-pooling和average-pooling。max-pooling算子是从输入要素图的非重叠区域中选择最大激活值。
正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入复杂度指标，利用给W加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不对b进行正则化）。正则化分为L1正则话和L2正则化，分别对应L1范数和L2范数。L1正则化：L1正则化会使很多的参数变为0，因此该方法可以通过稀疏参数，即减少参数数量，降低复杂度。
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
论文介绍：块内元素的随机打乱排列——PatchShuffle数据增强和正则化的区别在于，前者偏向于扩大数据集大小及多样性，而正则化在于不增大数据集容量而是专注于数据变换。随机性处理被证明是有用的，对于通过模型平均训练CNN时的正则化
CNN在文本分类的应用(内有代码实现)论文ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification一、CNN文本分类简介文本分类是NLP领域的一个重要子任务，文本分类的目标是自动的将文本打上已经定义好的标签，常见的文本分类任务有：
深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略.深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。.例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决...
这个function的设计其实是论文的核心，不过作者没给出具体形式（NP-Hard），给了两个定理，也没咋看明白，不细说第6行是，选择中心结点邻居并正则化（涉及Alg.2和Alg.3）NeighborhoodAssemblyAlg.2中心结点的邻居选择算法
昨天arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文《DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks》，作者为来自谷歌大脑的研究人员，提出了一种专门针对卷积层正则化的方法，方法非常简单，有效改进了CNN的各种任务，非常值得一读！
这篇文章提出的正则化方法不仅能够使得模型训练速度更快，而且收敛地更稳定，还可以达到相当的准确率。几种模型在两个数据集上利用不同正则方法的效果对比如下其中ResNet-110对应的论文为Deepresiduallearningforimagerecognition.CVPR2016
然而近年来，许多有希望的进展，使用dropout作为训练CNN的正则化方法已经提出。池化是CNN拓扑中的常见操作。两种主要的池化方法是max-pooling和average-pooling。max-pooling算子是从输入要素图的非重叠区域中选择最大激活值。
正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入复杂度指标，利用给W加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不对b进行正则化）。正则化分为L1正则话和L2正则化，分别对应L1范数和L2范数。L1正则化：L1正则化会使很多的参数变为0，因此该方法可以通过稀疏参数，即减少参数数量，降低复杂度。
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
论文介绍：块内元素的随机打乱排列——PatchShuffle数据增强和正则化的区别在于，前者偏向于扩大数据集大小及多样性，而正则化在于不增大数据集容量而是专注于数据变换。随机性处理被证明是有用的，对于通过模型平均训练CNN时的正则化
CNN在文本分类的应用(内有代码实现)论文ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification一、CNN文本分类简介文本分类是NLP领域的一个重要子任务，文本分类的目标是自动的将文本打上已经定义好的标签，常见的文本分类任务有：
深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略.深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。.例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决...
这个function的设计其实是论文的核心，不过作者没给出具体形式（NP-Hard），给了两个定理，也没咋看明白，不细说第6行是，选择中心结点邻居并正则化（涉及Alg.2和Alg.3）NeighborhoodAssemblyAlg.2中心结点的邻居选择算法
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