lstm如何使用lstm对cifar数据集来分类

lstm  时间:2021-07-09  阅读:()

如何理解LSTM后接CRF

有一个答案给的是一篇acl2016的论文,采用的神经网络结构是n + lstm +crf的经典架构,是一个很成熟的系统 目前来说,实体识别的应用领域,lstm+crf是一种标配了,短期内我认为只要在attention方面没有很大的突破,这一框架都不会变化 要理解为什么lstm后面要接crf层,首先应该理解的是crf的功能 题主问这个问题,想必是明白lstm的output,我们姑且不讨论原理,lstm在序列标注的问题,落实到题主说的ner,也就是一个seq2seq,在英文中,可以是对每一个input的单词,对例如bieo的四个标签进行预测,假设当前输出的事100个words,那个输出的就是100*4的一个概率预测,这应该就是答主的疑惑,我们直接用一个分类器,四个里面选一个就好了,为什么要再接crf呢? 那么,我们首先考虑我们使用lstm的初衷,就是为了考虑上下文来分析当前的tag标注,其实crf也是接近的原理,crf意会一点的描述其实有点像一张概率图,在single crf中,你需要做的是尽可能的对每个对象挖掘多的特征,然后学习他们之间的一种“衔接”关系,在lstm后面加上crf,相当于对lstm抽象过的一种语言关系来进行crf训练,可以使用那篇论文上的likehood函数,当然使用labelwise的也可以,这也属于调参的一部分 总之我个人的理解,crf相当于对lstm信息的再利用,利用效率高于一个简单的分类器,实际情况也适合这一点,题主不妨找个实例测测玩玩,也就明白了

为什么相比于RNN,LSTM在梯度消失上表现更好

在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。

标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。

更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。

在这个意义上,梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。

如何使用lstm对cifar数据集来分类

1 cifar10数据库 60000张32*32 彩色图片 共10类 50000张训练 10000张测试 下载cifar10数据库 这是binary格式的,所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp 将他include

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