欢乐谷，让你畅快游山玩水

欢乐谷：畅快游山玩水的好去处

欢乐谷作为国内知名的大型游乐主题公园之一，其拥有丰富多彩的游乐项目，既有惊险刺激的过山车，也有适合家庭游玩的亲子项目。在这里，游客可以尽情释放自己的压力，享受到畅快游山玩水的快乐。下面，我们将从多个方面对欢乐谷进行详细的阐述。

1. 项目丰富，满足不同需求

欢乐谷包含了丰富多样的游乐项目，涵盖了惊险刺激、亲子互动、文化表演等多个方面。其中最具代表性的当属过山车项目，欢乐谷的过山车项目类型繁多，每个项目都具有独特的特色。比如翻转小蛮腰，这是一款刺激的过山车项目，尤其适合勇敢而又富有冒险精神的游客。同时，欢乐谷还有各种适合亲子互动的项目，例如洛丽塔轮、无敌翻滚车等。这些项目的设定，不仅能够让游客在欢快的氛围中体验到乐趣，也能拉近亲子关系。

2. 设施完善，服务贴心

在欢乐谷，游客可以见到各种高端设施，包括美食、购物、休息区等，设施完善，服务贴心。其中，欢乐谷的美食种类繁多，不仅有传统的中国美食，还有来自世界各地的美食，例如西餐、日韩料理等。此外，在欢乐谷的购物区，游客可以买到各种有意思的纪念品和美食，这些纪念品不仅有着高品质的质量保证，而且价格也非常亲民。此外，在欢乐谷，游客还可以在休息区彻底松懈身心，让自己得到放松和休息。

3. 环境舒适，氛围欢乐

欢乐谷的环境优美，空气清新，游客可以在这里畅享人与自然的和谐。除了绿意盎然的景色外，各种精心布置的装饰还让游客感到高兴和愉悦。欢乐谷有着特别的主题氛围，每一个游乐项目的背景故事都非常有意思。例如，幽灵城堡、未来世界、冒险岛等，这些主题都为欢乐谷创造了一个高度激发乐趣的氛围。

4. 安全可靠，服务完善

欢乐谷一直秉承着安全第一的原则，大力加强安全管理，以确保每一个游客的安全。在项目游玩前，工作人员会对每个游客进行安全检测和演示，保证游乐项目的安全性。此外，欢乐谷的服务也值得一提，不论是景区的旅游咨询、门票购买、游玩秩序的维护等，都有着完善专业的服务支持，为客人提供全方位无死角的保障。

总结

欢乐谷作为一家具有代表性的主题游乐公园，其项目丰富、设施完善、服务周到、安全可靠，从多个方面满足了广大游客的需求。在这里，游客可以释放自己的压力，享受畅快游山玩水的快乐。同时，欢乐谷营造出了一个高度激发乐趣的氛围，让游客在这里感受到人与自然的和谐。相信来到欢乐谷，每位游客都能得到他们所期待的乐趣！**问答话题：****1. 为什么欢乐谷如此受到广大游客的欢迎？**欢乐谷作为国内知名的大型游乐主题公园之一，其项目丰富、设施完善、服务贴心、安全可靠，从多个方面满足了广大游客的需求。在这里，游客可以释放自己的压力，享受畅快游山玩水的快乐。同时，欢乐谷营造出了一个高度激发乐趣的氛围，让游客在这里感受到人与自然的和谐。**2. 欢乐谷的项目有哪些特色？**欢乐谷包含了丰富多样的游乐项目，涵盖了惊险刺激、亲子互动、文化表演等多个方面。其中最具代表性的当属过山车项目，欢乐谷的过山车项目类型繁多，每个项目都具有独特的特色。比如翻转小蛮腰，这是一款刺激的过山车项目，尤其适合勇敢而又富有冒险精神的游客。同时，欢乐谷还有各种适合亲子互动的项目，例如洛丽塔轮、无敌翻滚车等。**3. 欢乐谷的服务支持如何？**欢乐谷的服务也值得一提，不论是景区的旅游咨询、门票购买、游玩秩序的维护等，都有着完善专业的服务支持，为客人提供全方位无死角的保障。此外，在项目游玩前，工作人员会对每个游客进行安全检测和演示，保证游乐项目的安全性。

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

编輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】稀疏编码初(chu)露(lu)應(ying)用潛(qian)力(li)，未(wei)來(lai)已(yi)来！

盡(jin)管(guan)深(shen)度(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)在(zai)圖(tu)像(xiang)分(fen)類(lei)方(fang)面(mian)具(ju)有(you)很(hen)強(qiang)的(de)经驗(yan)性能（empirical performance），但(dan)這(zhe)类模(mo)型(xing)往(wang)往被(bei)視(shi)為(wei)「黑(hei)盒(he)」，最(zui)为人(ren)詬(gou)病(bing)的就(jiu)是(shi)「難(nan)以(yi)解(jie)釋(shi)」。

相(xiang)比(bi)之(zhi)下(xia)，稀疏卷积模型（sparse convolutional models）也(ye)是分析(xi)自(zi)然(ran)图像的强大(da)工(gong)具，其(qi)假(jia)設(she)壹(yi)個(ge)信(xin)號(hao)可(ke)以由(you)卷积字(zi)典(dian)（convolutional dictionary）中(zhong)的幾(ji)个元素(su)的線(xian)性組(zu)合(he)来表(biao)達(da)，具有良(liang)好(hao)的理论可解释性和生(sheng)物(wu)合理性。

但在实際(ji)应用中，稀疏卷积模型雖(sui)然原(yuan)理上(shang)行(xing)得(de)通(tong)，但與(yu)经验设計(ji)的深層(ceng)网络相比並(bing)沒(mei)有展(zhan)現(xian)出(chu)应有的性能優(you)勢(shi)。

最近(jin)，马毅教授研(yan)究(jiu)组在NeurIPS 2022上發(fa)表了(le)一篇(pian)新论文(wen)，回(hui)顧(gu)了稀疏卷积模型在图像分类中的应用，并成(cheng)功(gong)解決(jue)了稀疏卷积模型的经验性能和可解释性之間(jian)的不(bu)匹(pi)配(pei)問(wen)題(ti)。

论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2210.12945.pdf

代(dai)码链接：https://github.com/Delay-Xili/SDNet

文中提(ti)出的可微(wei)优化(hua)层使(shi)用卷积稀疏编码（CSC）對(dui)標(biao)準(zhun)卷积层進(jin)行替(ti)換(huan)。

結(jie)果(guo)表明(ming)，与傳(chuan)統(tong)的神经网络相比，这些(xie)模型在 CIFAR-10、 CIFAR-100和 ImageNet 數(shu)據(ju)集(ji)上具有同(tong)樣(yang)强的经验性能。

通過(guo)利(li)用稀疏建(jian)模的稳定(ding)恢(hui)復(fu)特(te)性，研究人員(yuan)进一步(bu)表明，只(zhi)需(xu)要(yao)在稀疏正(zheng)則(ze)化和数据重(zhong)構(gou)項(xiang)之间进行簡(jian)單(dan)的適(shi)當(dang)權(quan)衡(heng)，这些模型就可以对輸(shu)入(ru)損(sun)壞(huai)以及(ji)測(ce)試(shi)中的对抗(kang)性擾(rao)動(dong)具有更(geng)强的魯(lu)棒(bang)性。

马毅教授於(yu)1995年(nian)獲(huo)得清(qing)華(hua)大學(xue)自动化与应用数学雙(shuang)学士(shi)学位(wei)，後(hou)求(qiu)学于美(mei)國(guo)伯(bo)克(ke)利加(jia)州(zhou)大学，并于1997年获EECS碩(shuo)士学位，2000年获数学硕士学位与EECS博(bo)士学位。

畢(bi)業(ye)后在美国伊(yi)利諾(nuo)伊大学香(xiang)檳(bin)分校(xiao)任(ren)教，并成为該(gai)校電(dian)氣(qi)与计算(suan)機(ji)工程(cheng)系(xi)歷(li)史(shi)上最年輕(qing)的副(fu)教授。

2009年任微軟(ruan)亞(ya)洲(zhou)研究院(yuan)视覺(jiao)计算组高(gao)級(ji)研究员。2014年全(quan)職(zhi)加入上海(hai)科(ke)技(ji)大学信息(xi)科学与技術(shu)学院。

2018年加入伯克利加州大学和清华-伯克利深圳(zhen)学院，目(mu)前(qian)是加利福(fu)尼(ni)亚大学伯克利分校电子(zi)工程与计算机科学系教授，同時(shi)也是IEEE Fellow, ACM Fellow, SIAM Fellow

马毅教授的研究興(xing)趣(qu)包(bao)括(kuo) 3D 计算机视觉、高維(wei)数据的低(di)维模型、可擴(kuo)展性优化和机器(qi)学習(xi)，近来的研究主(zhu)题包括大規(gui)模 3D 几何(he)重构和交(jiao)互(hu)以及低维模型与深度网络的關(guan)系。

稀疏卷积

虽然深度卷积网络（ConvNets）已经是图像分类的主流(liu)方法(fa)，并且(qie)性能上也超越其他(ta)模型，但其內(nei)部(bu)的组件(jian)如(ru)卷积、非(fei)线性函(han)数和歸(gui)一化等(deng)的具體(ti)数据意(yi)義(yi)還(hai)没有得到(dao)解释。

而(er)稀疏数据建模在学习可解释表征(zheng)的能力和强大的理论保(bao)證(zheng)的支(zhi)持(chi)下（例(li)如處(chu)理损坏的数据），已被廣(guang)泛(fan)用于許(xu)多(duo)信号和图像处理应用，但其在ImageNet等数据集上的分类性能仍(reng)然不如经验性的深度模型。

即(ji)便(bian)性能較(jiao)强的稀疏模型也仍然存(cun)在缺(que)陷(xian)：

1）需要專(zhuan)門(men)设计网络结构，限(xian)制(zhi)了模型的适用性；

2）訓(xun)練(lian)的计算速(su)度要慢(man)几个数量(liang)级；

3）在可解释性和稳健性上没有表现出明顯(xian)优势。

该方法將(jiang)稀疏建模封(feng)裝(zhuang)在一个隱(yin)层（implicit layer）中，并将其作为标准ConvNets中卷积层的替代。

相对于经典的全連(lian)接或(huo)卷积层中所(suo)使用的显式(shi)函数（explicit function），隐层使用隐函数。这篇论文中的隐层基(ji)于该层输入和权重參(can)数的优化问题进行定义，隐层的输出就是优化问题的解。

給(gei)定一个多维输入信号，可以将层的函数定义为執(zhi)行反(fan)向映(ying)射(she)到一个更好的稀疏输出，输出通道数可与输入不同，从而可以找(zhao)到上述(shu)Lasso类型优化问题的一个最优的稀疏解。

该隐层实现了卷积稀疏编码（CSC）模型，其中输入信号被卷积字典中的原子稀疏线性组合所逼(bi)近。这種(zhong)卷积詞(ci)典可以看(kan)作是CSC层的参数，通过反向传播(bo)进行训练。

CSC模型的目标是通过A(z)算子重构输入信号，其中特征图z指(zhi)定了A中卷积过濾(lv)器的位置(zhi)和值(zhi)。为了对建模差(cha)異(yi)具有容(rong)錯(cuo)度，重建并不要求精(jing)確(que)。

基于确定的CSC层的输入-输出映射，就可以通过解决相关的优化来进行前向传播，并通过得出最优系数解相对于输入x和参数A的梯(ti)度来进行反向传播。

然后，帶(dai)有CSC层的整(zheng)个网络可以通过最小(xiao)化交叉(cha)熵(shang)损失(shi)，以端(duan)到端的方式从标記(ji)的数据中进行训练。

实验结果

分类性能对比

实验用到的数据集为CIFAR-10和CIFAR-100，每(mei)个数据集包含(han)50,000張(zhang)训练图像和10,000张测试图像，每张图像的尺(chi)寸(cun)为32×32，RGB通道。

除(chu)了将该方法与标准网络架(jia)构ResNet-18和ResNet-34进行比较外(wai)，研究人员还与具有隐层架构的MDEQ模型和具有稀疏建模架构的SCN进行比较。

实验结果可以看到，在相似(si)的模型规模下，SDNet-18/34的Top-1准确率(lv)与ResNet-18/34相近或更高，同时具有相似的推(tui)理速度。结果表明该网络有潜力作为现有数据驅(qu)动模型的强大替代品(pin)，因(yin)为SDNet模型在处理受(shou)损图像上有額(e)外的优势。

将SDNet-18模型与模型规模相似的MDEQ模型进行了比较后，可以发现SDNet-18不僅(jin)比MDEQ更准确，而且速度也快(kuai)得多（>7倍(bei)）。需要註(zhu)意的是，MDEQ不能像SDNet那(na)样处理受损的数据。

同样使用稀疏建模的SCN网络获得了Top-1的准确度，但SCN的一个重要缺點(dian)是它(ta)的训练速度非常(chang)慢，原因可能是SCN对图像使用了基于patch的稀疏编码模型，与卷积稀疏编码模型相比，它需要在每个前向传播中解决更多稀疏编码问题，無(wu)法从并行计算中受益(yi)。

稳健推理处理输入扰动

为了测试该方法对输入扰动的鲁棒性，研究人员使用了CIFAR-10-C数据集，其中的数据被不同类型的合成噪(zao)聲(sheng)和不同嚴(yan)重程度所破(po)坏。

由于模型中CSC层对输入信号和重建信号之间的entry-wise差异进行懲(cheng)罰(fa)，所以SDNet理论上应该更适合于处理additive噪声。

所以实验部分主要关注于CIFAR-10-C中四(si)种类型的additive噪声，即高斯(si)噪声、shot噪声、speckle噪声和impulse噪声，然后評(ping)估(gu)SDNet-18的准确性，并将其性能与ResNet-18进行比较。

可以看到，对于各(ge)种类型的噪声和不同的严重程度（除了0、1和2级的impulse噪声），适当選(xuan)擇(ze)一个不同于训练时使用的λ值有助(zhu)于提高测试性能。

特別(bie)地(di)，作为λ的函数的准确度曲(qu)线表现出一个单模態(tai)的形(xing)狀(zhuang)，性能首(shou)先(xian)增(zeng)加，然后減(jian)少(shao)。此(ci)外，在每种数据破坏类型中，达到性能峰(feng)值的λ值隨(sui)著(zhe)破坏严重程度上升(sheng)而单調(tiao)地增加，觀(guan)察(cha)结果与預(yu)期(qi)一致(zhi)。

处理对抗性扰动

研究人员在CIFAR-10测试数据集上使用PGD攻(gong)擊(ji)对SDNet（λ=0.1）生成对抗性扰动，扰动的L∞範(fan)式为8/255，扰动的L2范式为0.5。

与ResNet-18进行对比可以看到，在λ=0.1的情(qing)況(kuang)下，SDNet的表现并不比ResNet好多少，但可以通过调整参数λ来大幅(fu)提高鲁棒性精度。

参考(kao)資(zi)料(liao)：

https://arxiv.org/abs/2210.12945返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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