[B! batch normalization] [9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 (350)

グループの正規化の理解と改善
arxiv_reader 2022/07/06
ニューラルネットワークのトレーニングを支援するために、さまざまな正規化レイヤーが提案されています。グループ正規化（GN）は、視覚認識タスクで重要なパフォーマンスを達成した効果的で魅力的な研究の1つです

arXiv reaDer

regularization

batch normalization

classification

arXiv
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 2022/07/06
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したために人気がありますが、パフォーマンスの低下は画像の不足にも起因しています。この制限を緩和するために、この論文では

quantization

dataset

synthesis

arXiv reaDer

batch normalization

zero-shot

arXiv
リンク
カウンターバランス教師：ロバスト性のためのバッチ正規化モデルの正則化
arxiv_reader 2022/07/05
バッチ正規化（BN）は、深いニューラルネットワークをトレーニングするためのユビキタスな手法であり、収束を加速してより高い精度を実現します。ただし、BNには根本的な欠点があることを示しています。それは、

CT

learning

arXiv

batch normalization

domain

representation

arXiv reaDer

loss function

regularization

benchmark
リンク
バッチノーマライゼーションを削除すると、敵対的なトレーニングが促進されます
arxiv_reader 2022/07/05
敵対的トレーニング（AT）は、敵対的攻撃から深いニューラルネットワークを防御します。その実用的なアプリケーションを制限する1つの課題は、クリーンなサンプルのパフォーマンスの低下です。以前の作業で特定さ

batch normalization

arXiv

arXiv reaDer

adversarial

pre-training
リンク
正確なアクティベーションクリッピングと適応バッチ正規化によるデータフリー量子化
arxiv_reader 2022/06/23
データフリー量子化は、元のトレーニング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タスクです。ほとんどの既存のデータフリー量子化方法は、特に低ビット幅の場合、不正確なアクティベー

arXiv

dataset

batch normalization

arXiv reaDer

quantization
リンク
可視-熱的人の再識別のためのクロスモーダルローカル最短経路とグローバル強化
arxiv_reader 2022/06/10
人間の姿勢と咬合によって引き起こされる認識の難しさを考慮することに加えて、可視-熱クロスモーダル人物再識別（VT-ReID）タスクで異なるイメージングシステムによって引き起こされるモーダルの違いを解決

arXiv reaDer

occlusion

re-id

dataset

person

human

pose

learning

batch normalization

arXiv
リンク
ドメインシフトのための事前トレーニングされたネットワークのいくつかのショットの適応
arxiv_reader 2022/05/31
ソース（トレーニング）データとターゲット（テスト）データの間にドメインシフトがある場合、ディープネットワークはパフォーマンスが低下する傾向があります。最近のテスト時間適応方法は、新しいターゲット環境に

semantic segmentation

dataset

few-shot

batch normalization

arXiv

pre-training

classification

domain adaptation

arXiv reaDer
リンク
バッチ正規化は、損失の1次および2次導関数に対してブラインドです
arxiv_reader 2022/05/31
この論文では、損失の一次導関数と二次導関数の逆伝播に対するBN演算の影響を証明します。損失関数のテイラー級数展開を行うと、BN演算が損失の1次項の影響と2次項のほとんどの影響をブロックすることを証明し

batch normalization

arXiv

representation

loss function

arXiv reaDer
リンク
Easter2.0：手書きテキスト認識のための畳み込みモデルの改善
arxiv_reader 2022/05/31
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、手書きテキスト認識（HTR）のタスクで有望な結果を示していますが、パフォーマンスの点では、リカレントニューラルネットワーク（RNN）/トランスフォーマーベー

few-shot

residual

RNN

transformer

batch normalization

arXiv

CNN

augmentation

classification

arXiv reaDer
リンク
テスト時のバッチ正規化
arxiv_reader 2022/05/23
ディープニューラルネットワークは、トレーニングとテストの間でデータ分布のシフトに悩まされることが多く、バッチ統計はシフトを反映していることが観察されます。この論文では、テスト時間の分布シフトを緩和する

batch normalization

arXiv reaDer

gradient

domain

arXiv
リンク
カーネル正規化畳み込みネットワーク
arxiv_reader 2022/05/23
既存の深い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャは、モデルを効果的にトレーニングするためにバッチ正規化（BatchNorm）に依存することがよくあります。 BatchNormはモデルの

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

CNN
リンク
ヘルスケアのための適応バッチノルムによるパーソナライズされた連合学習
arxiv_reader 2022/05/23
機械学習技術をヘルスケアに適用することに関心が高まっています。最近、連合学習（FL）は、研究者がデータのプライバシーとセキュリティを損なうことなく強力なモデルをトレーニングできるため、人気が高まってい

arXiv reaDer

learning

domain

batch normalization

benchmark

arXiv
リンク
画像セグメンテーションのための形状モーメントによるテスト時間適応
arxiv_reader 2022/05/18
教師あり学習は、分布シフトの下で一般化に失敗することがよく知られています。典型的な臨床設定では、ソースデータにアクセスできず、ターゲット分布は少数のサンプルで表されます。適応は、テスト時に少数または単

arXiv

domain adaptation

segmentation

batch normalization

learning

bias

arXiv reaDer
リンク
深い残余ネットワークのバッチ正規化におけるガンマの正則化のガイドライン
arxiv_reader 2022/05/17
ニューラルネットワークの重みのL2正則化は、標準的なトレーニングトリックとして広く使用されています。ただし、バッチ正規化のトレーニング可能なパラメーターであるガンマのL2正則化は、議論の余地のない謎の

batch normalization

arXiv

learning

residual

regularization

transformer

arXiv reaDer
リンク
RepSR：構造の再パラメータ化とバッチ正規化を使用した効率的なVGGスタイルの超解像ネットワークのトレーニング
arxiv_reader 2022/05/12
このホワイトペーパーでは、構造的な再パラメータ化手法を使用して、効率的なVGGスタイルの超解像（SR）ネットワークをトレーニングする方法について説明します。再パラメータ化の一般的なパイプラインは、最初

arXiv reaDer

residual

convolutional

arXiv

super-resolution

batch normalization
リンク
ハードウェアロバストなIn-RRAM-オブジェクト検出のためのコンピューティング
arxiv_reader 2022/05/10
インメモリコンピューティングは、その高度な並列コンピューティング、低電力、および低エリアコストにより、最近、ディープラーニングハードウェアアクセラレータの人気のあるアーキテクチャになりつつあります。た

classification

bias

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

batch normalization

detection
リンク
継続的な微調整のための表現シフトの緩和
arxiv_reader 2022/05/10
継続学習の実際的な設定を研究します。事前にトレーニングされたモデルを継続的に微調整します。以前の作業では、新しいタスクのトレーニング時に、以前のデータの機能（最後から2番目のレイヤー表現）が変化するこ

dataset

pre-training

arXiv reaDer

representation

arXiv

batch normalization
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/04/29
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンで目覚ましい成功を収めてきました。画像畳み込み操作は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォーマンスを得るのに役立ちま

learning

CNN

domain

computer vision

arXiv

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
周波数領域での畳み込みニューラルネットワークの学習
arxiv_reader 2022/04/28
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、過去数十年の間にコンピュータービジョンで目覚ましい成功を収めてきました。画像畳み込み操作は、CNNが画像関連のタスクで優れたパフォーマンスを得るのに役立ちま

batch normalization

learning

computer vision

CNN

arXiv reaDer

arXiv

domain
リンク
敵対的訓練における脆弱な特徴とバッチ正規化について
arxiv_reader 2022/04/27
最新の深層学習アーキテクチャは、バッチ正規化（BN）を利用して、トレーニングを安定させ、精度を向上させます。 BN層だけでも驚くほど表現力があることが示されています。ただし、敵対的な例に対する堅牢性の

arXiv reaDer

arXiv

adversarial

batch normalization

learning
リンク
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