MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector
分類網路如ReseNet-50的mini-batch尺寸已經很大了，如8192或16000.但檢測網路的mini-batch尺寸確很小，如2-16。小的batch尺寸有什麼問題？一是訓練時間長，二是無法為BN提供精確的統計資訊。三是正負樣本比例不平衡，如下圖a-b所示。
但是直接增加batch尺寸有什麼問題呢？大的batch尺寸需要比較大的學習率去保持精度，但大的學習率通常會導致無法收斂。為解決這個兩難的問題，論文首先使用“warmup”學習率策略逐步增加學習率，其次使用跨GPU的Batch Norm（CCBN）獲得更好的BN統計。
在影象分類中，基於SGD的梯度等效假設，mini-batch尺寸從N增加到k*N，學習率從r增加大k*r。但對於目標檢測，每個影象中的真值標記數目不同，影象具有不同的真值分佈。論文引入了方差等效假設。對於損失函式l(x,w)，其梯度的方差為：
對於大的mini-batch k*N，梯度的方差為：
保持大batch=k*N中的方差與k步小batch=N累計等價：
以上僅是對學習率的闡述，論文用的是wormup策略，即在訓練早期用足夠小的學習率，在一定的迭代後使用固定速度增長。
跨GPU Batch Norm
訓練時間對比
不同的batch size對比
相關推薦
MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector
分類網路如ReseNet-50的mini-batch尺寸已經很大了，如8192或16000.但檢測網路的mini-batch尺寸確很小，如2-16。小的batch尺寸有什麼問題？一是訓練時間長，二是無法為BN提供精確的統計資訊。三是正負樣本比例不平衡，如下圖a-b所示。
論文翻譯 DOTA:A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images
網絡 操作 邊框 允許 官方 靈活 數量級 image 轉化 簡介：武大遙感國重實驗室-夏桂松和華科電信學院-白翔等合作做的一個航拍圖像數據集 摘要： 目標檢測是計算機視覺領域一個重要且有挑戰性的問題。雖然過去的十幾年中目標檢測在自然場景已經有了較重要的成就
React Native Expected a component class,got [object Object]解決
小寫 博客 color cnblogs reac 大小 style bject eight 報錯原因: 組件大小寫錯誤. 解決方式: 修改組件名稱即可. 這篇博客介紹了大部分RN的錯誤原因和解決方法: http://blog.csdn.net/chichengjun
【leetcode】827. Making A Large Island
clas rip 代碼 nds inf ima xrange des 進行 題目如下： 解題思路：這個題目可以進行拆分成幾個子問題。第一，求出island的數量，其實就是 200. Number of Islands，這個很簡單，DFS或者BFS都能搞定；第二，除了求出i
生成更大的陸地 Making A Large Island
lar 連通塊 con urn 時間復雜度 private class != div 2018-10-06 19:44:18 問題描述： 問題求解： 經典的求連通塊問題的擴展，問題規模不大，可以暴力求解。 解法一、Brute Force O(n^4) int[]
Objects are not valid as a React child (found: object with keys {status, data, operationId, correlat
Objects are not valid as a React child (found: object with keys {status, data, operationId, correlationId}). If you meant to render a collection of ch
Intel® Movidius™ Neural Compute SDK - object-detector
Intel® Movidius™ Neural Compute SDK - object-detector https://github.com/movidius/ncappzoo/tree/master/apps/object-detector ncappzoo/apps/obje
【學習筆記】Hands-on ML with sklearn&tensorflow [TF] [2]placeholder nodes實現mini-batch
為了實現mini-batch，需要一種節點，在每次迭代使用一個新的batch，可以用placeholder node實現這個功能。 >>>A = placeholder(tf.float32, shape=(None, 3)) >>>B = A + 5 #這裡
AFLW:Annotated Facial Landmarks in the Wild: A large-scale, real-world database for facial landmark
簡單翻譯了一下AFLW的論文（解釋說明書）。 AFLW是一個人臉庫，一共有25993張人臉影象，它最突出的特點是在人臉關鍵點上定位了21個點，更容易被檢測。其次圖片質量比較高，不僅僅是室內，還有室外，側臉等難於檢測的情況都涵蓋在它的人臉庫中。 AFLW提供alw.sqlite，資料
Attempt to set a non-property-list object
let userDictArray = NSMutableArray.init() for user in recentArrayTemp { //
LeetCode 827.最大人工島 Making A Large Island
題目連結 二維數組裡，1代表陸地，0代表海洋。 我們最多隻能將一個0（海洋）變成1（陸地）。 進行填海後，地圖上最大的島嶼面積是多少？（上、下、左、右四個方向相連的1可形成島嶼） 例如：[[1，0]，[0，1]]，最大島嶼面積是3（將其中一個0變成1） 思路1： 1、將其中一個位置0變成
Making A Large Island
In a 2D grid of 0s and 1s, we change at most one 0 to a 1. After, what is the size of the largest island? (An island i
吳恩達深度學習筆記(39)-更進一步理解mini-batch梯度下降法
理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent） 在上一個筆記中，你知道了如何利用mini-batch梯度下降法來開始處理訓練集和開始梯度下降，即使你只處理了部分訓練集，即使你是第一次處理，本筆記中，我們將進一步學習
pytorch手動實現梯度下降法，隨機梯度法--基於logistic Regression並探索Mini batch作用
簡述 基於這次凸優化的大專案作業。 下面會圍繞著通過logistic Regression來做MNIST集上的手寫數字識別~ 以此來探索logistic Regression，梯度下降法，隨機梯度法，以及Mini batch的作用。 核心任務是實現梯度下降法和隨機梯度法。但是其他
scikit-learn學習之K-means聚類演算法與 Mini Batch K-Means演算法
======================================================================本系列部落格主要參考 Scikit-Learn 官方網站上的每一個演算法進行，並進行部分翻譯，如有錯誤，請大家指正 轉載請註明出
批梯度下降法(Batch Gradient Descent )，小批梯度下降 (Mini-Batch GD)，隨機梯度下降 (Stochastic GD)
一、梯度下降法 在機器學習演算法中，對於很多監督學習模型，需要對原始的模型構建損失函式，接下來便是通過優化演算法對損失函式進行優化，以便尋找到最優的引數。在求解機器學習引數的優化演算法中，使用較多的是基於梯度下降的優化演算法(Gradient Descen
深度學習中的三種梯度下降方式：批量（batch），隨機（stochastic），小批量（mini-batch）
1，批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） ：在更新引數時都使用所有的樣本來進行更新。 優點：全域性最優解，能保證每一次更新權值，都能降低損失函式；易於並行實現。 缺點：當樣本數目很多時，訓練過程會很慢。 2，隨機梯度下降法（Stoch
827. Making A Large Island
In a 2D grid of 0s and 1s, we change at most one 0 to a 1. After, what is the size of the largest island? (An island is a 4-direct
scikit-learn學習之K-means聚類演算法與 Mini Batch K-Means演算法 [轉自別的作者，還有其他sklearn翻譯]
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51244850 ====================================================================== 本系列部落格主要
深度學習—加快梯度下降收斂速度（一）：mini-batch、Stochastic gradient descent
在深層神經網路那篇部落格中講了，深層神經網路的區域性最優解問題，深層神經網路中存在區域性極小點的可能性比較小，大部分是鞍點。因為鞍面上的梯度接近於0，在鞍面上行走是非常緩慢的。因此，必須想辦法加速收斂速度，使其更快找到全域性最優解。本文將介紹mini-batch