6.深度卷积神经网络

目录

    • 1.深度卷积神经网络ALexNet 2012
      • AlexNet
      • AlexNet架构
      • AlexNet与LeNet复杂度对比
      • 总结
      • 代码实现
    • 2.使用块的网络VGG 2014 image竞猜第二
      • VGG架构
      • 进度
      • 总结
      • 代码实现
    • 3.网络中的网络NiN
      • 全连接层的问题
      • NiN块
      • NiN架构
      • 总结
      • 代码实现
    • 4.含并行连结的网络(GoogLeNet)2014 image竞猜第一
      • 最好的卷积层超参数?
      • Inception块:小学生才做选择题,我全要
      • GoogLeNet网络结构
        • Stage1 & Stage2
        • Stage3
        • Stage4 & 5
      • Inception有各种后续变种
      • 总结
      • 代码实现
    • 5.批量归一化(Batch Normalization) 为了更快的拟合
      • 训练神经网络时出现的挑战
      • 核心思想
      • 批量归一化在做什么?
      • 总结
      • 批量归一化从零实现
      • 简明实现
    • 6.残差网络 ResNet
      • 问题:随着神经网络的不断加深,一定会带来好处吗?
      • 核心思想
      • 残差块
      • ResNet块细节
      • ResNet架构
      • 总结
      • 代码实现
    • 7.ResNet为什么能训练出1000层的模型
      • 如何避免梯度消失?
      • Residual如何处理梯度消失?

1.深度卷积神经网络ALexNet 2012

  • 在深度学习之前的网络
    • 机器学习(SVM) 2010年之前
      • 提取特征
      • 选择核函数来计算相关性
      • 凸优化问题
      • 漂亮的定理(优点:有一套完整的数学定理支持)
    • 几何学 2000年
      • 抽取特征
      • 描述几何(例如多相机)
      • (非)凸优化
      • 漂亮定理
      • 如果假设满足了,效果非常好
    • 特征工程
      • 特征工程是关键
      • 特征描述子:SIFT SURF(特征提取算法)
      • 最后使用SVM

  • 深度神经网络能再起,数据和运算起到关键作用

    • ImageNet(2010)
      • 图片:自然物体的彩色图片
      • 大小:469 * 387
      • 样本数 1200000
      • 类数:1000

AlexNet

  • AlexNet 赢了2012年Image竞赛
  • 更深更大的LeNet
  • 主要改进:
    • 丢弃法ÿ

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