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cyclegan教學 在 [問題] 關於CNN架構設計及GAN的epoch設計- 看板DataScience 的推薦與評價


作者arch2453 (玖月)
看板DataScience
標題[問題] 關於CNN架構設計及GAN的epoch設計
時間Sun Jun 10 16:22:03 2018

系統：win10
問題：CNN，GAN
環境：python+jupyter notebook+Keras

各位前輩們好
因為沒在學校修過正規課
平常是看網路教學影片和看書實作
所以有一些不懂的地方想在這裡向前輩們請教

1.
關於GAN實作
我是參考CycleGAN的論文及程式
實現圖片的轉換
較有名的例子是風景變畫或是斑馬變馬

想請問的是Epoch該如何設定會比較好
我目前是固定設定epoch 200
但怎麼確定前面就已經能產生很好的圖片
或是在訓練更多次效果會更好
想請問除了用人眼觀測外
還有其他比較好說服人的方法嗎？
因為不像普通的分類可以使用early stop的方式

2.
在實作CNN的時候
我做的是辨識128x128大小圖片
架構放了三層的convolution 層
但老師質疑為什麼不放更多層
我回答我有嘗試了四層但效果下降
老師卻繼續質疑那可以在放更多到四五層看看
或是乾脆直接用別人現有VGG的19層
而不該使用最簡單的範例model

想請問的是像這些參數：
如層數，filter大小，neuron數的設計
有一定的合理理由嗎
還是只能try & error
比如老師問我FC為什麼要放1000
像這種問題我都覺得很難回答QQ
這些變數的組合實在是太多了Orz

謝謝大家


--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.113.148.68
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1528618925.A.94F.html
※ 編輯: arch2453 (140.113.148.68), 06/10/2018 16:26:52
※ 編輯: arch2453 (140.113.148.68), 06/10/2018 16:27:39
推 siscon: 好像沒啥理由耶 就全部試一遍看哪個最好06/10 17:25
真的能嘗試的東西組合太多了QQ

推 jameszhan: 嚴格來說越多層 網路能描述的狀況一定比少層的多種06/10 17:38
→ jameszhan: 所以牽扯到的就是資料量跟訓練時間的問題06/10 17:39
→ jameszhan: 你可以試著證明因為資料量不夠參數量變多反而辨識率下06/10 17:40
→ jameszhan: 降 不然單單只是層數變多導致辨識率下降 這個結論是不06/10 17:41
→ jameszhan: 合理的06/10 17:42
→ christinlove: 你只放三層? 那被釘活該...06/10 18:00
→ christinlove: 通常都是現有的架構試個一輪再嘗試自己改06/10 18:01
→ christinlove: 除了 trail and error 之外可以多看 paper06/10 18:04
→ christinlove: 連推竟然要 30 秒，懶得講了...06/10 18:05
您好
感謝願意回了這麽多
我知道越多層或越多參數理論上會更好
我的訓練量是五萬多筆資料
但該怎麼證明是資料量不夠的問題？

因為我圖片數量比較小想說三層還好
我有嘗試兜一個完全一樣的現有架構vgg19
但推測可能是因為pool層數未更動
導致最後圖片降到太小而辨識率低到4%
理論上大小128*128大概會需要用幾層呢

Paper的話我有google學術網站上
找過所有用到這個DATASET的論文
全部只有一篇使用CNN的方法
但Input不知為何要壓縮成32*32
然後只兜兩層conv就發論文了

謝謝（汗
※ 編輯: arch2453 (140.113.148.68), 06/10/2018 19:29:15
→ chchan1111: 請問你是用哪個資料集呢? 其實這也是蠻重要的 06/10 21:12
→ chchan1111: 用幾層通常是考量任務難度 影像大小反而不一定 06/10 21:13
→ chchan1111: 話說推文限30秒會不會太誇張 這樣是要怎麼討論啦06/10 21:14
您好
所使用的是2011年的ASL dataset
做24個字母的手勢辨識
※ 編輯: arch2453 (140.113.148.68), 06/10/2018 21:32:11
→ TOEFLiBT100: 你的字可不可以不要那麼亮QQ06/10 22:05
抱歉沒注意到改到顏色QQ
推 st1009: chchan1111很抱歉之前好像不小心動到了設定，目前已經改掉06/10 22:44
推 st1009: 請您再試看看，下次遇到問題時，歡迎來信諮詢板主，謝謝您06/10 22:45
→ st1009: 的熱心分享m(_ _)m06/10 22:45
→ Wush978: 我沒聽過越多層辨識率會越高的說法06/10 23:28
→ Wush978: https://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-6224535106/10 23:33
→ Wush978: Deeper usually does not imply better06/10 23:33
→ Wush978: (p87)06/10 23:34
您好
越多層因為參數越多理應能表示更多種不同的情況
87頁中的多層反而下降應該是後面所提到的
Vanish gradient problem 所造成的影響
因此激活函數使用ReLU 可解決此問題
96頁的投影片因此才實作9層的結果
獲得良好的正確率
我的架構也有使用了ReLU
也謝謝您的意見

目前還在各種交錯嘗試
今天意外發現cov層後疊了dropout 層的效果反而是變差的w
※ 編輯: arch2453 (1.169.138.106), 06/11/2018 00:16:23
推 siscon: 多層理論上會比較好 但gradient descent又不保證能找到那 06/11 01:24
→ siscon: 最好的參數組合06/11 01:24
→ siscon: 至於要證明資料量不足 我個人覺得可以隨機把比如說5%的資 06/11 01:25
→ siscon: 料刪掉再拿去train 如果metric變爛代表資料不足 06/11 01:26
→ siscon: 這個拿掉5%再重train的動作要做很多次 每次拿掉不同的5% 06/11 01:26
→ siscon: 會覺得這樣可以證明資料量不足是因為 通常資料量很夠的時 06/11 01:27
→ siscon: 候 train到一半 metric就上不去了 後面再train也只是model 06/11 01:27
→ siscon: 極限 06/11 01:27
→ siscon: 所以理論上資料量很夠的時候 拿掉5% metric也不會降才對 06/11 01:29
原來如此！
我第一次知道這種方法
感謝！

→ christinlove: 越多層越好 => residual network06/11 05:16
還沒實做過不太熟QQ
推 Wush978: 不是，參數多只是比較有彈性，不是比較好06/11 14:55
→ Wush978: 二十年前統計理論就可以告訴你當參數超過需要的參數時，06/11 14:56
→ Wush978: 會以什麼樣的方式來傷害模型06/11 14:56
推 Wush978: 層數變深的進步主要是針對計算上的問題克服，但是基本統06/11 15:03
→ Wush978: 計的定理是針對「利用數據建模」這件事情去給予限制，這06/11 15:03
→ Wush978: 部分並沒有被突破。06/11 15:03
推 Wush978: 而我們也只能說在影像等應用領域，似乎越深層的模型結構06/11 15:05
→ Wush978: 越接近真理，但是直接下結論越深越好是很危險的。我研究06/11 15:05
→ Wush978: 的廣告領域，深度學習的表現並沒有特別突破，反而是另一06/11 15:05
→ Wush978: 類模型在比賽中是常勝軍。06/11 15:05
推 Wush978: 我今年投稿kdd的實驗中，在處理censoring 的問題時，甚06/11 15:08
→ Wush978: 至沒有證據顯示深度學習一定比linear好...是個很難做的06/11 15:08
→ Wush978: 問題。 06/11 15:08
了解
感謝回答
因為有看過說法是深會變廣來得好
我才三層好像也不深XDDD
只是只能各種調整try&error來希望正確率上升有點不知道該怎麼做Q
※ 編輯: arch2453 (1.169.138.106), 06/11/2018 23:23:15
→ Wush978: 看別人成功的經驗是沒錯的，但是目前在這行，關鍵在實驗 06/12 09:40
→ Wush978: 設計：如何建立有效率的環境讓你快速驗證方法是否適用於 06/12 09:40
→ Wush978: 你的問題 06/12 09:40
→ Wush978: 沒辦法，目前這個領域處於實驗、方法都不太reproducible 06/12 09:41
→ Wush978: 簡單來說，別人覺得有用的方法，在你的問題上不一定有用 06/12 09:41
→ Wush978: 所以就是看別人怎麼做，但是自己要仔細檢驗... 06/12 09:41
→ Wush978: 話說這行目前paper的可信度也不如傳統科學領域，所以驗證 06/12 09:42
→ Wush978: 與懷疑非常非常重要... 06/12 09:42






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... AlphaGo 教學工具正式上線柯潔稱要「重新學圍棋」; 北京市交委發布中國首個自動駕駛法規; 谷歌公司研究人員訓練CycleGAN 自行創建光學幻覺 ...

#74. AI 創意競賽 - 財團法人中技社

教育推廣- 書法的運筆演示、書法教學. 系統等。 AI 技術與核心能力. •字體風格轉換. 書法字體轉換過程，優化以生成對抗. 網路為基礎的CycleGAN，突破單一.

#75. 詳實GAN PyTorch + Keras 的實現集合

implementations/cyclegan/$ python3 cyclegan.py --dataset_name apple2orange. 如果當前地址爲Keras-GAN/，那麼我們需要使用Keras 實現訓練：.

#76. yb体育网页版-新闻资讯/ 行业资讯

CycleGAN 创作盘算机生成的艺术品. CycleGAN的解释和盘算机生成艺术的… ... <h1>全国美术课堂教学评比：繁荣背后的问题与思考. 本次参访活动分成小学与中学两个…

#77. Railway Anomaly detection model using synthetic defect ...

In this research, we have developed a model using CycleGAN to generate ... 【论文】生成式教学网络:通过学习生成合成训练数据来加速神经结构搜索（Generative ...

#78. cyclegan介紹– Szshuan

結合CycleGAN以及pix2pix，利用非成對的數據訓練影像增強的模型。 ... 紀錄，學習有一種特別有效的方式稱為「費曼技巧」，透過假裝教學來學習，寫寫文章也有這種效果。

#79. GAN 图像转换

... 为高等院校提供科研教学一体化实验室建设和服务综合解决方案。 ... 非配对的转换（Unpaired translation）相关的算法，如pix2pix，CycleGAN 等。

#80. pix2pix 教學Pix2Pix - Boul

pix2pix教學， pix2pix，並使用生成對抗網絡（GANs），dcgan，探討pix2pix模型 ... CycleGAN與pix2pix模型的對比. pix2pix也可以做影象變換，甚至之前很夯的pix2pix。

#81. 基于改进CycleGan模型和区域分割的表情动画合成 - 学位论文

所提方法在传统CycleGan模型的循环一致损失函数中构造新的协方差约束条件,可有效避免新表情 ... 为能有益于促进中小学教师的专业发展和提高中小学教师的教学研究能力, ...

#82. pix2pix 教學Pix2Pix - Ceubnw

它算是市面上很少見到的GAN教學課程，iGAN的主要開發者，目前在Unity技術公司工作。 ... Pix2Pix CycleGAN Adversarial FGSM Intro to Autoencoders Variational ...

#83. [教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作 - KZread

[教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作 ... 利用VBA在Excel2010製作自動化流程(上)(VBA教學) ... 16:02; 361 М. 2020【免費網路行銷教學】我賣的東西別人也有賣怎麼辦.

#84. [教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作 - KZsection

[教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作 ... Zebras, Horses & CycleGAN - Computerphile ... 易興安全科技/鐵捲門/捲門/快速門/遙控器/安裝/教學/DIY.

#85. 官方資源帖！手把手教你在TensorFlow 2.0中實現CycleGAN

安裝tensorflow_examples包，用於匯入生成器和鑑別器。 !pip install -q git+https: //github.com/tensorflow/examples.git !pip install ...

#86. [教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作 - ILsun

[教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作. The Rarest And Most Valuable Card In The Whole World · Rihanna Is Getting Her Own Museum In Barbados.

#87. (46.46 MB) Download [教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作MP3 ...

(46.46 MB) Download [教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作MP3 & MP4 馬變成斑馬，斑馬變成馬。 夏天變冬天，冬天變夏天。 照片變油畫，油畫變照片。

#88. 教學影片Cyclegan 影像風格變換實作mp3 download (46.46 MB)

Да бисте преузели мп3 од 教學影片Cyclegan 影像風格變換實作, само прати These new music downloads are obtainable from the website but you can also hear in ...

#89. [教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作 - KZhead

馬變成斑馬，斑馬變成馬。 夏天變冬天，冬天變夏天。 照片變油畫，油畫變照片。 整張照片風格變換效果較好，例如：照片變油畫，油畫變照片。 部分照片風格變換效果 ...

#90. cycle gan keras Implementing – Mqphn

使損失無效化。對此， 隨機生成模型的GAN，即生成網絡都有一個目標樣本集。 CycleGAN 這個損失實際上和原始的GAN 損失是一模一樣的， Advanced Deep Learning With ...

#91. CycleGan實現圖像轉換 - 程式前沿

CycleGan 原理. 初識Gan. Gan(Generative Adversarial Network) 又稱作“生成對抗網絡”，用於生成與訓練集風格 ...

#92. 強大的GPU 運算效能大幅提升微小的危急器官標記精準率

這項計畫透過教學醫院專科醫師的醫療專業的協助，利用醫界累積已久的醫學知識協助深度學習網路設計，並利用數萬張珍貴的醫學影像資料，成功訓練AI ...

#93. 無需成對示例、無監督訓練，CycleGAN生成影像簡直不要太簡單

CycleGAN 是一種通過GAN 架構訓練的無監督影像翻譯模型的技術，採用來自GAN 兩個不同領域的非成對的影像集合。 CycleGAN 已經有了一系列應用，包括季節 ...

#94. 深耕AI教育成大首創醫學結合電資 - 未來科技館

許渭州院長指出，醫師到電資學院有系統的授課，能讓擁有資訊技術的師生了解到人工智慧在醫療應用的最新發展及臨床運用，提升教學研的深度與廣度；人工 ...

#95. CycleGAN：圖片風格，想換就換| ICCV 2017論文解讀 - 雪花台湾

論文| Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. 鏈接| https://www.paperweekly.site/papers/807.