一个小的革命网络在CIFAR-10上以7.0分击败了平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地平地 这就是进化,集合,正常化 和跳过连接做诚实的工作。
然后,我洗刷了每一幅图像的行,完全摧毁了任何信息,7.0分的差值下降到了0.3.
同样的建筑。
同样的数据,严格意义上,我将在一瞬间辩护。
几乎全部的优势,消失了。
实验对32行指数进行一固定排列.
应用到训练集中的每一个图像和测试集中的每一个图像——同样的通相,每次.
这就是整个干预。
然后训练两个模型,每个模型两次——一次在自然图像上,一次在被打乱的图像上: 模型帕拉姆斯自然行 被打乱的行 平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平 基线是一个真正完全连接的网络,而不是单一的线性地层——.
它有能力学习任何CNN能学的东西;它所缺乏的就是任何互相接近像素的理由.
桌子上有两个东西值得坐着 美国有线电视新闻网以16倍少的参数赢得了这个自然案例——这是自己事先付出的代价.
而在被洗劫的案例中,它不仅失去了它的铅;它从绝对值上降低了6.4分,大致下降到线性模型已经存在的地方. "你破坏了数据"——不,这是重要部分 这是大家提出的反对意见,所以让我们认真对待,因为如果反对意见坚持,实验是毫无价值的.
固定通接是双管.
无所取出、无所取出、无所取出、无所取出或模糊: 每个像素仍然存在,具有其原始价值.
转变是不可逆的,所以没有任何信息在信息理论会识别的意义上丢失.
改变之处是哪个像素坐在旁边。
这个控制实验解决了它: 完全连接的模型的得分是相同的——51.4%是自然的,51.7%是被洗涤的,这是在运行中的噪音的深层差异。
如果洗涤器损坏了数据,线性模型也会受损.
它没有,因为它从来就没有使用过布局——在之后,400位置只是400位置,对输入柱进行固定的穿透是通过穿透自身重量来吸收的第一层.
网络可以自由重新学习相同的功能;只有列标签被移动.
因此洗发会完全去除了一件事: 假设相邻像素是相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相相 而这一假设最终价值为CNN7.0分的6.7分.
这是令人不舒服的发现版本: 演化,集合,正常化—— 全部—— 将一个关于照片的真实事实转换为7点的准确性。
把事实带走 机器就没有什么可以转换的了 一个弯道层对您的数据提出了三条要求, 没有一个是百分率要求: 位置。 3×3内核只见过3×3邻.
这是一个赌注,有意义的模式是局部的,为了识别边缘,你需要附近的像素而不是遥远的像素。
照片的真实性 与被打乱的照片不相干,在那里形成边缘的像素现在被分散在图像上.
体重共享.
相同的内核滑行在每一个位置上,因此在上左侧被检测到的一个特性对同一个特性下右侧使用相同的权重.
这个赌注是,什么是图案并不取决于它的位置.
这也是参数节能的出自——这也是为什么被洗劫的案子不仅失去优势,而且浪费容量的原因,因为内核现在在各位置之间共享权重,这些位置没有共同之处.
分级.
被堆积的地层假设出小的图案会被编成更大的图案:边缘会成角,角会成形.
被打乱的画面无处可去,所以没有什么可作曲的.
这三种都是关于世界的言论,而不是数学.
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