计算机视觉（五）深度学习基础

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深度学习基础

卷积神经网络与传统神经网络区别

深度学习与神经网络的区别

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目标函数

选择合适的目标函数

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Softmax层

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改进的梯度下降

梯度消失的直观解释

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激活函数

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学习步长

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SGD的问题

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存在马鞍面，使我们的训练卡住，于是提出下面方法：

Momentum动量

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Nesterov Momentum

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先利用“惯性”，“走”一步。避免一开始，就被当前梯度带偏。

Adagrad

为不同的参数设置不同的学习步长。
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RMSprop

改进的Adagrad。使：
小的可以变大，大的可以变小。
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Adam

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各种梯度下降算法比较

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关于算法选择的建议

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Batch Normalization的由来

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量纲不同，需要进行归一化处理。

避免过适应

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早期停止训练

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权重衰减

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Dropout

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测试时权重应减小

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CNN初步介绍

CNN的基本组件

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CNN卷积层

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CNN池化层

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通道数没变，尺度大小变了。

CNN-Softmax层

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池化层的误差反向传播

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卷积层计算

卷积层运算的展开表示

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与全连接是有区别的。

卷积层的误差反向传播

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转了180度

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下面是残差

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