深度学习-AlexNet论文精读

  • 论文相对于博文是第一手资料,并且如果研究的东西比较前沿是搜不到相关的博文。
  • 谷歌学术论文名:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。
  • 论文下载
  • 论文阅读
    • 一篇论文读三遍,不一定需要读完。
    • 第一遍读题目,摘要,结论来判断当前文章和手头工作是否相关。读不懂没关系,后面会有说明。
    • 第二遍通读,网络参数、细节可以忽略,弄明白整个算法,流程,背景
    • 如果想复现论文,读第三遍,关注细节,网络的大小,参数设置,优化器等,去复现论文。
    • 一般论文读两遍就够了,很少论文需要去复现。
  • 专有名词
    • top-1:常说的准确率
    • top-5:把准确率最大的5张拿出来,如果有一张预测正确了,就说明预测正确了
    • state-of-the-art(SOTA):最优
    • prior knowledge:先验知识
  • 论文写作:
    • 写作思路:先提出现状,再提出问题,再提出解决方案
    • 注意词汇contribution:表示之前没有,这篇论文的创新点。
    • 第二遍读的时候Dataset模块可以略读,ImageNet严格意义上是很大的,常说的或比赛中用的一般是它的子集,比较小。
    • 因为有神经网络的存在,所以模型只能接收固定尺寸的输入。
    • 论文模型结构图非常重要,如果图明白了,下面文字甚至都可以不看
    • 写作思路:列举清楚之前的工作,然后和自己的工作对比
    • 笔记本显存好一点一般8g或12g,中端服务器32g,高端服务器更大
    • 论文里会有博文里一些没有的细节
    • 如果看到better than the previous state-of-the-art,说明文章很前沿,值得阅读
    • 摘要中读不懂没关系,后面肯定有解释,先撂在那
    • 写作技巧:自己的错误率先摆出来,然后再把第二名的错误率摆出来对比。
    • 看论文要有批判性思维,论文里讲的不一定100%正确,也是大家的研究成果,要有能力去怀疑他们的正确性,如果没给源代码,怀疑的可能性更大。
    • 提升精度的技巧:对一张图片不一定只做一次预测,可以把一张图片分成5部分,然后对图片进行5次预测,然后求平均。
    • 我们写论文的时候不要避讳前人的工作,要注意对比,我的工作和前人工作有哪些不一样的地方。
    • PPT可以画出非常好的图

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