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cyclegan 實 作 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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8-7 以 TensorFlow 實作 YOLO 9-6-5 臉部驗證(Face 模型.........................................8-50 Verification) .................9-65 8-8 YOLO 模型訓練.

#62. 面向各行业的AI 和数据科学解决方案| NVIDIA

GAN 演算法範例實作GAN 損失函數QUIZ：GAN 損失函數測驗共2題. DCGAN QUIZ：DCGAN 測驗共2題. CycleGAN QUIZ：CycleGAN 測驗共2題. 強化學習QUIZ：強化學習測驗共1題.

#63. 深度學習電腦視覺

cycleGAN, StarGAN, perceptual transfer, ... 實作要交一頁A4 “實作計畫書”，要說明“目的”. 及”使用的資料”。 ... 論文報告或實作報告封面要註明論文名稱、作.

#64. GAN 對抗式生成網路 - PChome 24h購物

我們將從最簡單的範例開始上手，然後介紹各種最先進的GAN 技術並用程式實作，包括生成 ... 及各種GAN 技術，包括DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max ...

#65. 生成深度學習｜訓練機器繪畫、作曲、寫作 - Kinokuniya

從頭開始打造實用的GAN 範例，包括用於風格轉換的CycleGAN 與可生成音樂的 ... 如果你是喜歡修改程式碼且希望在作品中導入深度學習的創意實作派，本書一定適合你。

#66. 【機器視覺學程】 生成對抗網路GAN 於電腦視覺發展 - 廣宣學堂

... 的GAN、加入CNN 產生清晰品質的DCGAN、條件生成的CGAN，到可以創造馬與斑馬的CycleGAN、加入self ... 三小時高品質教學、概念+實作、精華一次吸收.

#67. 基于双重注意力机制的CycleGAN 海岸线自动提取方法

选. 择成对的Google Aerial photo-Maps 公开数据集作. 为模型的原始数据集，对Google Maps 进行海陆二. 值化处理，构建了DAM-CycleGAN 网络所使用的. 配对的遥感图像——海陆 ...

#68. 生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用

生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用哪裡買？LINE購物幫你貨比800家，提供台灣樂天市場惠價格、歷史低價、LINE POINTS點數回饋，與其他賣場的同款比價 ...

#69. 基于改进CycleGAN的光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声 ...

摘要： 针对循环生成对抗网络CycleGAN（Cycle Generative Adversarial Networks）在光学 ... 作空洞率［25，26］的新参数，并利用扩张率控制卷积核处.

#70. 告別恐怖畫作？這個AI藝術家實現「把夏天變成冬天」 - 數位時代

加州大學柏克萊分校近日開源的一個新的圖像處理工具CycleGAN，可以將畫作還原成照片，還可以將夏天的場景轉換成冬天！ 嗯⋯⋯說起「深度學習作畫」， ...

#71. BicycleGAN詳解與實現（採用TensorFlow2實現）

Pix2pix 和 CycleGAN 是非常的流行GAN，不僅在學術界有許多變體，同時 ... 的配置，影象A與噪聲相結合以生成影象$\hat B$，可以將此看作是 cGAN 。

#72. 生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用

◎容易入門：本書會討論線性代數、微積分、機率論、資訊理論等內容，並從原理角度去講解為後面篇幅做好鋪陳。

#73. 李宏毅學習筆記32.GAN.03.Unsupervised Conditional ... - 台部落

從加密的角度來看這個和隱寫術很像（• CycleGAN: a Master of Steganography (隱 ... 實作上：直接用code代表不同的Domain，例如1表示真人，-1表示二 ...

#74. 64. 64 - 064 CycleGan网络所需数据 - 哔哩哔哩

64. 64 - 064 CycleGan 网络所需数据是这就是公认最好的【深度学习框架PyTorch】教程？把原理+模块+实战项目都给讲明白了，不愧是顶级AI讲师啊！

#75. 无需成对示例、无监督训练，CycleGAN生成图像简直不要太简单

在这篇文章中，你将了解非成对的CycleGAN 图像到图像的转换技术。 CycleGAN 是一种通过GAN 架构训练的无监督图像翻译模型的技术，采用来自GAN 两个 ...

#76. 让算法拥有想象力的cycleGAN（二）pytorch实现_ ...

cyclegan 网络结构_让算法拥有想象力的cycleGAN（二）pytorch实现_weixin_39668282的博客-程序员宅基地 · 1.1 素描鞋-真实鞋 · 1.2 卡通人脸-欧美人脸.

#77. 可能是近期最好玩的深度学习模型：CycleGAN的原理与实验详解

pix2pix也可以做图像变换，它和CycleGAN的区别在于，pix2pix模型必须要求成对数据（paired data），而CycleGAN利用非成对数据也能进行训练(unpaired data) ...

#78. 南京秦淮区哪里有夜场小姐“泥沙俱下”_唾手作伥网

曾提出CycleGAN、GauGAN等明星模型。 △GauGAN支持涂鸦变风景画. △vid2vid支持从语义图生成真实场景. 论文一作为Kangle Deng。