[B! batch normalization] [13ページ] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

batch normalizationに関するarxiv_readerのブックマーク (360)

バッチノルム初期化の再検討
arxiv_reader 2021/10/28
バッチ正規化（BN）は、正規化コンポーネントとそれに続くアフィン変換で構成され、ディープニューラルネットワークのトレーニングに不可欠になっています。ネットワーク内の各BNの標準初期化により、アフィン変

arXiv reaDer

arXiv

batch normalization
リンク
ゼロの初期化: ゼロと 1 のみを使用した残留ネットワークの初期化
arxiv_reader 2021/10/26
ディープニューラルネットワークは通常、トレーニング中に安定した信号伝搬を保証するために適切に選択された初期分散を使用して、ランダムな重みで初期化されます。ただし、分散を選択する方法についてのコンセンサ

arXiv reaDer

arXiv

batch normalization

residual

classification

dataset
リンク
DNNモデル圧縮のためのグラジエントフローベースの顕著性の調査
arxiv_reader 2021/10/26
モデルの剪定は、ディープニューラルネットワーク（DNN）のモデルサイズまたは計算のオーバーヘッドを削減することを目的としています。 DNNのチャネル有意性を評価するl-1プルーニングなどの従来のモデル

arXiv reaDer

attention

arXiv

batch normalization

pruning

classification

saliency

denoising

convolutional

DNN
リンク
人間のメッシュ回復のためのモーションキャプチャデータの活用
arxiv_reader 2021/10/19
画像やビデオから人体のポーズや形状を回復するための最先端のモデルをトレーニングするには、対応する注釈を付けたデータセットが必要ですが、これを取得するのは非常に困難で費用がかかります。このホワイトペーパ

arXiv reaDer

arXiv

batch normalization

pose

transformer

dataset

human

3D

synthesis

video
リンク
バッチ正規化における個別のアフィン変換によるセマンティックセグメンテーションのドメイン適応
arxiv_reader 2021/10/15
近年、セマンティックセグメンテーションのための教師なしドメイン適応（UDA）は、多くの研究者の注目を集めています。それらの多くは、ソースドメインとターゲットドメインの間のギャップをより適切に調整するた

semantic segmentation

batch normalization

arXiv

adversarial

arXiv reaDer

domain adaptation

unsupervised

learning
リンク
バッチ正規化は、敵対的な脆弱性を増加させ、敵対的な転送可能性を減少させます：非堅牢な機能の観点
arxiv_reader 2021/10/08
バッチ正規化（BN）は、収束が改善されているため、最新のディープニューラルネットワーク（DNN）で広く使用されています。 BNは、敵対的なロバスト性を犠牲にして、モデルの精度を高めることが観察されてい

disentangling

learning

DNN

arXiv

batch normalization

adversarial

arXiv reaDer
リンク
ディープニューラルネットワークのロバスト性を改善するための分布不一致補正
arxiv_reader 2021/10/06
ディープニューラルネットワークは、パフォーマンスと学習動作を改善するために正規化手法に大きく依存しています。正規化手法は、ますます深く効率的なアーキテクチャの開発に拍車をかけましたが、ノイズや入力の破

learning

classification

unsupervised

arXiv reaDer

batch normalization

arXiv
リンク
すべての人に1つの損失：単一のコサイン類似性に基づく学習目標を使用したディープハッシュ
arxiv_reader 2021/09/30
ディープハッシュモデルには通常、2つの主要な学習目的があります。学習したバイナリハッシュコードを識別可能にすることと、量子化誤差を最小限に抑えることです。ビットバランスやコードの直交性などのさらなる制

arXiv

learning

benchmark

batch normalization

quantization

arXiv reaDer

classification
リンク
エントロピー正則化を伴うバッチノルムは、決定論的オートエンコーダーを生成モデルに変換します
arxiv_reader 2021/09/23
変分オートエンコーダーは、エンコードニューラルネットワークが入力を再構築するための非決定的コードを出力するエンコーダーデコーダーフレームワークを利用する、明確に定義されたディープ生成モデルです。エン

arXiv reaDer

generative

batch normalization

regularization

arXiv
リンク
幾何学的な敵対的増強による3D点群の完成
arxiv_reader 2021/09/22
自動運転やその他のロボット工学アプリケーションでの3Dセンサーの人気により、広範な研究は、正確な3D点群を完成させるための新しいニューラルネットワークアーキテクチャの設計に焦点を合わせてきました。ただ

adversarial

arXiv

point cloud

reconstruction

batch normalization

augmentation

classification

3D

arXiv reaDer

dataset
リンク
最終バッチ正規化レイヤーの不当な有効性
arxiv_reader 2021/09/21
初期段階の病気の兆候が農業やヘルスケアなどの現実の領域で記録されることはめったにありませんが、その時点では正確な識別が重要です。複雑な機能を含むこのタイプの高度に不均衡な分類問題では、その強力な検出機

classification

learning

identification

detection

arXiv

domain

arXiv reaDer

batch normalization

dataset
リンク
トレーニング後の量子化のためのきめ細かいデータ分布の調整
arxiv_reader 2021/09/10
トレーニング後の量子化は、主に元の完全なトレーニングデータセットへのアクセスを回避するために人気がありますが、パフォーマンスの低下もこの制限に起因します。この制限を緩和するために、この論文では、キャリ

arXiv reaDer

arXiv

batch normalization

synthesis

quantization

dataset

zero-shot
リンク
テンソル正規化と完全分布トレーニング
arxiv_reader 2021/09/07
この作業では、正規化線形ユニットの後に挿入されるピクセル単位のテンソル正規化を紹介し、バッチ正規化とともに、最新のディープニューラルネットワークの精度を大幅に向上させます。さらに、この作業はネットワー

arXiv

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
多様なサンプル生成: ジェネレーティブデータフリー量子化の限界を押し広げる
arxiv_reader 2021/09/06
最近、生成データフリー量子化は、実際のデータにアクセスせずにニューラルネットワークを低ビット幅に圧縮する実用的なアプローチとして登場しました。完全精度の対応物のバッチ正規化（BN）統計を利用して、ネッ

classification

arXiv reaDer

synthesis

quantization

generative

arXiv

batch normalization
リンク
インスタンスセグメンテーションモデルの堅牢性のベンチマーク
arxiv_reader 2021/09/03
このホワイトペーパーでは、実際の画像の破損やドメイン外の画像コレクション、たとえばモデルが学習したトレーニングデータセットとは異なる設定で収集されたデータセットに関して、インスタンスセグメンテーション

dataset

arXiv reaDer

benchmark

multi-task

segmentation

domain adaptation

arXiv
リンク
畳み込みユニット最適化によるバッチホワイトニングの一般化の改善
arxiv_reader 2021/08/25
バッチホワイトニングは、入力特徴をゼロ平均（センタリング）と単位分散（スケーリング）に変換し、チャネル間の線形相関を削除する（非相関）ことにより、トレーニングを加速および安定化する手法です。バッチ正規

arXiv reaDer

batch normalization

learning

arXiv

classification

convolutional
リンク
修正されたFSSDとモデル圧縮に基づく小さなオブジェクトの検出
arxiv_reader 2021/08/25
小さな物体は解像度が比較的低く、抽出が困難な不明瞭な視覚的特徴があるため、既存の物体検出方法では小さな物体を効果的に検出できず、検出速度と安定性が劣ります。そこで、本論文では、FSSDに基づく小物体検

compression

arXiv reaDer

batch normalization

detection

arXiv

pruning
リンク
非凸正則化によるネットワークスリミングの改善
arxiv_reader 2021/08/20
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、オブジェクト検出からセマンティックセグメンテーションに至るまでのさまざまなコンピュータービジョンタスクの強力なモデルになるように開発されました。ただし、最先

batch normalization

edge device

sparse

Bayesian

semantic segmentation

detection

arXiv reaDer

CNN

arXiv

computer vision
リンク
BN-NAS：バッチ正規化を使用したニューラルアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2021/08/18
ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）を高速化するために、バッチ正規化（BN-NAS）を使用したニューラルアーキテクチャ検索であるBN-NASを紹介します。 BN-NASは、NASでのモデルのトレーニ

arXiv reaDer

NAS

batch normalization

arXiv
リンク
CM-NAS：可視赤外線人物の再識別のためのクロスモダリティニューラルアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2021/08/13
可視-赤外線人物の再識別（VI-ReID）は、暗い環境での単一モダリティの人物ReIDの制限を打ち破り、クロスモダリティの歩行者画像を照合することを目的としています。大きなモダリティの不一致の影響を軽

NAS

pedestrian

person

benchmark

re-id

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

representation
リンク
前のページ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 次のページ

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

@HatenaBookmark
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
@hatebu
最新の人気エントリーの配信

キーボードショートカット一覧

j次のブックマーク

k前のブックマーク

lあとで読む

eコメント一覧を開く

oページを開く

設定を変更しましたx