卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。本文旨在介绍CNN的基本概念和结构,以及CNN网络架构设计的基本思路。 一、卷积神经网络介绍 1. 什么是卷积神经网络?
超参上，learning rate最重要，推荐了解cosine learning rate，其次是 batchsize 和weight decay。当你的...
A feature detector (such as a vertical edge detector) that’s useful in one part of the image is probably useful in another part of the image. 局部连接(Sparsity of connections) In each layer, each output value depends only on a small number of inputs. 通过卷积可以捕获图像的局部信息,多层...
其实我觉得重要的不是调参技巧,而是如何训收敛一个模型,具有模型构建的工程能力。 掌握这个技能,我用了至少2年多。甚至更多。 我先介绍一下自己,计算机视觉方向,有两篇实习经历(旷视+字节,有实习经验需求的可以看看我别的帖子),依靠工程经验在旷视产出论文一篇,比赛第一名一个。在字节进一步积累工程经验,从0到1的...
第三点,Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据,这一点原因在于每个DL都有众多的参数,少量数据无法将参数训练充分。 接下来直接奔入主题开始CNN之旅。 1.卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel...
比较著名的例子有Spatial Transformer Network,去对常见的affine transformation进行了构建;warp module,将在optical flow中常用warp操作引入了deep pipeline中,从而启发了一大批相关工作。个人相信这样的思路以后仍然会是研究的一个热点。传统方法并不会死,而是改头换面以更好的形式在deep learning中重生。
对隐藏层的感性认识,神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经网络(DNN)的基本理论,关于这些介绍请参考以下推送: 为什么要有深度学习?系统学习清单 深度学习|神经网络模型简介和梯度下降求解 深度学习|神经网络模型实现手写字分类求解思路 ...
CNN最经典的案例应该是LeNet-5这个数字识别的任务了吧。这里可以看下Yann Lecun大牛网页 http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html, 以及tutorial: http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html。 另外,一篇比较详细的讲CNN的中文博客(懒得看英语的话,就直接看这篇博客了):http://blog.csdn.net/zouxy...
这种1×11×1网络也被称之为Network in Network。 应用1×11×1卷积将28×28×19228×28×192维度的数据,压缩为28×28×3228×28×32维度。这里只是压缩了第三个维度,而池化操作则对前两个维度进行了压缩。具体说明如图所示。 4. Inception 当设计卷积网络时,你需要决定过滤器的大小是1×11×1还是3×33×3...
Deep Learning 第五章 机器学习基础 5.1 学习算法 概念:对于某类任务 T 和性能度量P,一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指,通过经验 E 改进后,它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。 5.1.1 任务T 常见机器学习任务 5.1.2 性能度量 P 准确率,错误率 5.1.3 经验 E 根据不同经验,...