Darknet майнинг mega

BatchNorm parameters are frozen during training, to reduce overfitting. Optimal parameters for different datasets. Margin is x bigger, than what is used in my experiments. Batch normalization layer is vital just before the L2-normalized features multiplication by the weights. Видимо ambigiouty которое вносит CE служило неплохой регуляризацией. 2-ой вариант смотрится проще. Ежели кратко - ничего не работало. Пробовал добавить рандомную интерполяцию как аугментацию и jitter аугментацию, но они обе по отдельности лишь усугубляют тренировку.

Единственный плюс - качество на валидации перестаёт зависеть от типа интерполяции, это может быть огромным плюсом для настоящих задач. Jitter всё еще не работает. Вся мысль испытать sigmoid пришла из статьи Are we done with Imagenet? Еще пробовал употреблять Novograd, ежели поставить чрезвычайно большой LR 0. Запамятовал включить в этом опыте smooth, но работает приметно лучше чем exp82, вывод - это отменная аугментация, можно бросить.

Лосс фактически не свалился по сопоставлению с началом тренировки, но accuracy вышло умопомрачительно высочайшее. Не дочитав статьи про angular лосс решил провести опыт по мотивам exp Еще уменьшил ширину головы до , с идеей что angular лучше работает в небольшом пространстве. Работает сильно ужаснее чем в exp86 и exp88, где реализован верный A-Softmax.

Работает приблизительно на том же уровне что и ArcFace, разница незначительна. Кажется, что дефолтный BNet с таковой узенькой головой бы еще посильнее просел по качеству. Работает сильно лучше чем exp Считаю опыт удачным. Качество приблизительно такое же как и с , что означает что не необходимо. Практически то же самое что Angular Softmax, но с - arccos cos theta , в теории обязано лучше сходиться. Embedding - Embedding S фиксированным числом, по другому не сходилось.

Лучше всего работает ECA но честно говоря я до сих пор не понимю почему. SE близко, но посильнее оверфитит. SE-var3 не глядя на всю заманчивость идеи оказался нерабочим. Результаты ниже чуток ужаснее чем SE что противоречит статье. Сделал позже инференс в jupyter, поглядел на распределения весов - они чрезвычайно похожие что с, что без WS. То что AdamP работает это отлично. Необходимо сейчас испытать потюнить характеристики. Создатели статьи про Novograd давали какие-то невозможноые 0.

Может испытать поставить очень-очень большой LR? Тоже отлично работает, на трейне приметно лучше, на валидации чуток ужаснее, может быть с таковой последовательностью, сетке проще оверфититься. Вышла чрезвычайно малеханькой и в 2 раза скорее чем в опытах выше.

Это без sigmoid trick для крайнего bias. Скорее сходится в начале, но по итогу учится не лучше. Это точно соединено с лоссом но может быть и с оптимизатором. Вдруг понял, что в опытах выше употребляется cutmix, может быть из-за этого лосс таковой большой на трейне!

Как и ожидалось, это работает как некоторая регуляризация и потому слабее оверфитит. Еще из увлекательного - с Novograd лосс на валидации ниже, но метрика тоже Acc 1 ниже. Acc 5 тоже ниже, но не сильно. Количество характеристик слегка возросло до По скорости инференса осталось приблизительно то же самое.

Вывод - dim reduction плохо. Начиная с этого опыта буду дополнительно включать cutmix для регуляризации. Лосс на трейне резко поднялся, а на валидации напротив свалился. Скорость таковая же, на 1. Работает практически чуток ужаснее. Необходимо сделать еще один опыт, но сейчас с expand-stride. Кажется что не необходимо так много блоков на самом низком разрешении. Близко к exp42, но заменил IR в крайнем stage на Btl с бОльшим числом слоев. Не знаю для чего, но накинул сходу еще много остальных конфигураций в архитектуру.

Работает как как будто чуток лучше по трейну , но на валидации ужаснее. Вывод - оставляем все конфигурации,. Необходимо ассоциировать с exp Вопросец - употреблять ли активацию меж DW и PointWise свертками. Xception говорит что активация усугубляет результаы, но с иной стороны статья написана в м и с тех пор все поменялось. Separable Convs в голове EffDet тоже без нормализации и активации меж ними, но так изготовлено поэтому, что эта голова применяется к различным фичемапам и нормализация там отдельная для каждой мапы, меж SepConv.

Остальное достигает наиболее долгой тренировкой и подбором гипер характеристик. Этот опыт нужен только для бейзлайна и измерения свойства дальнейших модификаций. Ассоциировать необходимо с exp Эта модель приметно лучше. При том в оригинале есть и downsample in bottleneck и not linear bottleneck и stem ужаснее.

С ходу решил вставить туда много конфигураций в архитектуру:. Мысль для таковой подмены была в избегании dimensionality reduction по максимуму. Работает чуток лучше, но все равно ужаснее чем изначальный вариант. Кажется что linear bottleneck для данной нам модели работает приметно ужаснее не глядя ни на что.

Этот вариант еще поближе к начальному. Работает ужаснее чем exp33, но может быть это соединено с наименьшим количеством характеристик. Работает приметно лучше чем exp28 и Кажется что дело в количестве активаций и обычной голове. Работает ужаснее чем дефолтная версия GENet не чрезвычайно понятно почему, но не сильно ужаснее. Обе однообразные по скорости, хотя D53 слегка жирнее. CSP вариант уменьшает количество характеристик, но остаётся таковым же по скорости.

Охото сделать лучше лосс для классификации, привнеся идеи из metric learning, чтоб the maximal intra-class distance is smaller than the minimal inter-class distance under a certain metric. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition apr v1, jan v2 Решают задачку open-set face recognition то есть набор людей в test set и train set различный.

Дефолтный лосс - softmax cross-entropy , которйы учит separable features that are not discriminative то есть границы классов пролегают чрезвычайно близко друг к другу. Center loss -добавляет доп лосс за отклонение от центра классов, но ежели классов много, центры недешево и долго считать.

Еще почти все остальные работы употребляют euclidian distance для разделения классов, но это не совершенно, поэтому что softmax naturally раскидывает фичи по углам в статье есть матан почему , предлагается это применять. В отличие от A-Softmax дают large margin cosine loss LMCL , который просит разделимости не в угловом пространстве, а в косинусном, отлично решая первую делему A-Softmax. Картина ниже из ArcFace, в статье CosFace есть схожая, но там создатели некорректно нарисовали границы для cosface, они нарисовали их прямыми, хотя на деле они искривляются из-за природы косинуса.

Далее создатели разъясняют почему принципиально дополнительно нормировать фичи A-Softmax нормирует лишь веса. В отличие от cos face дают добавлять margin в угловом прострастве, а не косинусном. Весь способ в одной картинке. ArcFace неплох, но у него нет штрафа за intra-class distance, то есть он начинает сжимать классы лишь ежели поставить довольно огромное значение margin.

Мысль - употреблять адаптивный margin, который будет зависеть от расстояния до наиблежайшего центра класса, чем больше расстояние, тем больше margin, чтоб intra-class не расползались очень сильно. Центры класов очен дешево получаются из матрицы весов крайнего нормализованного слоя.

Опыты указывает, что это улучшает качество по сопоставлению с ArcFace. Не плохая статья, которая поднимает принципиальный вопросец про наказание за большой intra-class, но может быть это можно делать элегантнее? Мои мысли: Идею CenterLoss вначале выкинули из-за того, что там трудно было считать центры, но в случае с ArcFace центры это строчки матрицы. AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representations Angular способы это естественно отлично, но у их аж 2 гиперпараметра, причём performance чрезвычайно чувствителен к обоим из их.

Ежели s очень небольшой - будет наказывать даже при чрезвычайно небольшом угле, ежели очень большой - не будем наказывать даже при чрезвычайно большом угле. На что влияет m : на малый угол, опосля которого лосс начинает падать.

Ежели пристально поглядеть на картину снизу, видно что s влияет на ширину кривой, а m лишь сдвигает её. Далее следует незначительно матана и доказательств, вывод которых - для неплохого подбора и оценки S необходимо знать сумму остаточных членов в знаменателе softmax то есть всех тех что не в числителе. Видно что в течении обучения, S миниатюризируется, адаптивно усложняя задачку для сетки.

Кмк чисто win, нет гиперпараметров да еще и адаптивно всё подстраиваем. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition aka Center Loss Статья древняя, потому всё дело происходит в euclidian space, дают считать центры для классов и добовляют доп член, который штрафует за отклонение от этих центров. A Comprehensive Study on Center Loss for Deep Face Recognition Только мельком пробежался по статье, самая основная мысль - применять generalized center loss, который не штрафуе за отклонение меньше какого-то порога.

Мои мысли: у себя в опытах я употреблял eucl заместо MSE, может быть оно работает ужаснее поэтому что стягивает близкие точки так же сильно как далекие, а охото стягивать далекие посильнее. Мысль Center Loss просто обобщается на angular координаты. Cosine Softmax с степени экспоненты cos и Linear Softmax в степени экспоненты сам угол, этот вариант выше я называл Arc Cos. Молвят что s необходимо выбирать автоматичеки так, чтоб макс. Непосредственно эта мысль вполне из adacos, разве что отсейлили на значение в нуле.

Чрезвычайно много высококачественных тестов, везде их Lin-Cos лучше чем лишь Linear либо лишь Cosine logits. Причём Linear практически постоянно ужаснее всех, что кмк чрезвычайно удивительно. Позже еще добавляют margin angular margin как в cos face. В целом мой вывод таковой - статья не плохая, но не понятно что конкретно им докидывает по сопоставлению с cosine logit, ежели это не такое мощное затухание стягивающей силы, то может необходимо очевидно center лосс докинуть?

Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere чрезвычайно свежайшая, nov Мне на данный момент Кажется, что ежели пробовать улучшить ArcCos где в степени экспоненты стоит сам угол, то добавление явного margin к этому углу будет работать отлично. Создатели говорят, что градиенты все равно быстро гаснут и resnet это ансамбль огромного числа не чрезвычайно глубочайших сеток.

В уникальной статье про ResNeXt создатели глупо зафиксировали количество групп на свертку. Не непременно употреблять схожие блоки по всей сетке. Еще в статье есть мысли о том, как верно делать fusion снутри каждого блока, смотрится разумно, но нет замеров по скорости, а это может быть критично.

В целом статья неплохого свойства и результаты вызывают доверие. В ResNet уменьшение размерности происходит в 2-ух местах - снутри bottleneck и в отдельной ветке для residual. В статье про MixNet давали заменить 3x3 depthwise свертки на сверти 3ч3, 5х5, 7х7, 9х9. Knowledge Distillation and other distillations. Создатели берут две аугментированные рисунки, пропускают через модель и EMA модель, минимизируют cosine distance меж 2-мя приобретенными представлениями.

Еще для симметрии создатели пропускают обе рисунки через обе сетки и считают сумму этих лоссов. Supervised Contrastive Learning - до этого люди пробовали предобучать модели для image classification с помощью contrasive loss, оно работало, но была одна неувязка - contrastive loss не в курсе про классы и может расстаскивать рисунки из 1-го класса далековато друг от друга.

Самое основное - непревзойденно бустит качество supervised классификации, смотрится как plug in play. Из-за того что у нас есть лейблы, в батче может быть несколько положительных примеров, создатели изучают два варианта лоссов, демонстрируют что вот таковой работает лучше:. Лаконичный обзор: смотрим на contrastive learning CL как на dictionary заморочек, по query Q отыскать более схожий ключ K , но не в явном виде отыскать, а чтоб InfoNCE был высочайший.

Meta Pseudo Labels Создатели задаются вопросцем - как получить отличные target distribution для обучения? А давайте просто будем употреблять Meta Pseudo Labels, то есть будет еще одна малая сетка, которая будет процессить таргеты и выдавать что-то такое, оптимизация по чему будет облагораживать лосс на валидации.

Есть пара имплементационных деталей, без которых не работает - необходимо учить Учителя не лишь на выходах студента, но и на GT валид. The difference is the purpose of SS self-supervision and how contrastive task is performed.

Khurelsukh attended the opening of the General Debate of the 77th Tavantolgoi-Gashuunsukhait rail line becomes operational A Tavantolgoi-Gashuunsukhait first-class, heavy-duty rail line has been put into Prime Minister receives U. Oyun-Erdene on August 24 received Assistant Secretary of Oyun-Erdene received a delegation headed by Moto Hayashi, a Zandanshatar received a Construction work of infrastructure to establish new city starts after 40 years Construction work of infrastructure to establish new city starts after Mongolia and Singapore to cooperate in digital development Prime Minister L.

Oyun-Erdene met with Minister of Communications and Information and Oyun-Erdene arrived in Singapore for an Interest expressed to cooperate in implementing Eg hydropower plant project Prime Minister of Mongolia L. Oyun-Erdene received Minister of Foreign Affairs of the Battsetseg held official talks with Minister of Millennium Road Project fully completed after 21 years A km Tosontsengel-Uliastai road was commissioned today, June 27, completing the President receives Chinese Ambassador President U.

Khurelsukh received Ambassador Extraordinary and Plenipotentiary of the Oyun-Erdene and corresponding ministers became acquainted Крайние анонсы Анонсы трендов Вице-премьер С. Амарсайхан выразил заинтересованность в исследовании опыта ОАЭ в нефтяном секторе 12 часа. Занданшатар ознакомился с деятельностью Конституционного суда Турции 13 часа. Посол М. Цэнгэг вручил верительные грамоты президенту Хорватии 13 часа.

Оюун-Эрдэнэ провел переговоры с канцлером ФРГ 14 часа. Вице-премьер С. Амарсайхан встретился со своим казахстанским сотрудником 14 часа. Выпускники русских вузов отметили юбилейные даты 14 часа. Спикеры парламентов Монголии и Турции провели официальные переговоры 14 часа. Оюун-Эрдэнэ встретился с президентом Германии 3 дня. Энх-Амгалан обратился с просьбой обучать татарскую молодежь в Канаде за счет межправительственного гранта 3 дня.

Монголия и Фонд Фридриха Эберта продолжат сотрудничество в укреплении парламентского управления 3 дня. Тяжелоатлетка О. Дархижав стала серебряным призером чемпионата Азии 3 дня. Алдар Доржиев: Будем активно работать для роста потока туристов из Рф в Монголию 3 дня. Амарсайхан встретился с акимом городка Астана 4 дня. Госсекретарь Н. Спикер парламента Г. Занданшатар посетит Турцию с официальным визитом 4 дня. Тяжелоатлетка Г.

Ануужин захватила бронзовую медаль на чемпионате Азии 5 дня. Амарсайхан находится с рабочим визитом в Казахстане 5 дня. Монголия и Япония обменялись мнениями о развитии сотрудничества в сфере авиасообщения 5 дня. Стороны обсудили сотрудничество в области сельского хозяйства 6 дня. Премьер-министр принял чемпиона по сумо Хакухо М.

Даваажаргала 6 дня. Стороны обсудили вопросцы расширения двустороннего сотрудничества 7 дня. Спикер сената Канады нанес визит вежливости Президенту Монголии 7 дня. Chinggis khaan museum 7 дня. Занданшатар и Джордж Фьюри провели переговоры 7 дня. Цэндбаатар захватил золотую медаль 7 дня. Баасандорж: Нужно говорить о качестве и сохранности пищевых товаров 8 дня. Энхрийлэн захватила бронзу чемпионата мира по дзюдо 8 дня. Оюун-Эрдэнэ посетит Германию с официальным визитом 8 дня.

Состоялся 2-ой политический диалог меж Монголией и ЕС 8 дня. Цогтбаатар стал фаворитом мира 8 дня. Спикер Сената Канады прибыл в Монголию 8 дня. Состоялся обмен мнениями о расширении дружественных отношений меж городками Улаанбаатар и Чунцин 10 дня.

Спикер Сената Канады посетит Монголию с официальным визитом 11 дня. Ариунболд стал серебряным призером чемпионата мира по дзюдо 11 дня.

Майнинг mega darknet тор браузер для андроид на русском скачать бесплатно последняя mega

Вами согласен. установить тор браузер на русском для андроид mega вход Это было

Вами tor browser скачать бесплатно русская версия для айфона mega пожалуйста Подтверждаю