参考：
吴恩达视频课
深度学习笔记

1. 为什么要进行实例探究

学习大佬们的组建网络的方法，借鉴过来解决自己的问题

经典的网络模型：

• LeNet-5
• AlexNet
• VGG

ResNet，残差网络，它有152层
Inception

2. 经典网络

3. 残差网络 ResNets

非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题

• 中间的激活能够到达网络的更深层
• 这种方式确实有助于解决梯度消失和梯度爆炸问题，让我们在训练更深网络的同时，又能保证良好的性能
• ResNet 在训练深度网络方面非常有效

4. 残差网络为什么有用

残差网络起作用的主要原因：

• 残差块学习恒等函数非常容易，你能确定网络性能不会受到影响，很多时候甚至可以提高效率，或者说至少不会降低网络的效率

5. 网络中的网络 以及 1×1 卷积

我们知道，可以通过池化层来压缩输入的高度和宽度，但是池化层不改变通道数

1×1卷积层 给神经网络添加了一个非线性函数，从而减少或保持输入层中的通道数量不变，也可以增加通道数量

6. 谷歌 Inception 网络简介

构建卷积层时，你要决定过滤器的大小究竟是1×1，3×3 还是 5×5，要不要添加池化层。

而 Inception网络 的作用就是代替你来决定，虽然网络架构变得更加复杂，但网络表现却非常好

基本思想是：

• Inception 网络不需要人为决定使用哪个过滤器或者是否需要池化
• 而是由网络自行确定这些参数，你可以给网络添加这些参数的所有可能值，然后把这些输出连接起来，让网络自己学习它需要什么样的参数，采用哪些过滤器组合

通过使用1×1卷积来构建瓶颈层，从而大大降低计算成本

事实证明，只要合理构建瓶颈层，既可以显著缩小表示层规模，又不会降低网络性能，从而节省了计算

7. Inception 网络

Inception 模块：

Inception 网络：Inception 模块堆叠

8. 使用开源的实现方案

事实证明很多神经网络复杂细致，因而难以复制，因为一些参数调整的细节问题，例如学习率衰减等等，会影响性能

• 选择一个你喜欢的神经网络框架
• 接着寻找一个开源实现，从GitHub下载下来，以此基础开始构建
  这样做的优点在于，这些网络通常都需要很长的时间来训练，而或许有人已经使用多个GPU，通过庞大的数据集预先训练了这些网络，你就可以使用这些网络进行迁移学习

9. 迁移学习

10. 数据增强 Data augmentation

数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现

• 垂直镜像对称（常用）
• 随机裁剪（常用）
• 旋转，剪切（局部扭曲）（不常用）
• 色彩转换（给RGB通道按分布加上失真值），使得算法对照片的颜色更改更具鲁棒性

常用的实现数据扩充的方法：

• 使用一个线程或者是多线程，用来加载数据，实现变形失真
• 然后传给其他的线程或者其他进程，来训练，可以并行实现

数据扩充过程中也有一些超参数，比如，颜色变化，随机裁剪参数。
可以使用别人的开源实现，了解他们如何实现数据扩充。也可以自己去调整这些参数

11. 计算机视觉现状

为了提高性能表现：

• 集成：使用多个神经网络，平均他们的输出，缺点，更多的时间，占用内存更大
• Multi-crop 数据扩充，也是运行时间多，只有1个神经网络占用内存
  

附：

deep-learning-models/resnet50.py 开源实现
Deep Residual Learning for Image Recognition ResNets 论文

作业

Keras教程+ResNets残差网络

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