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深度学习之前的网络

1、核方法
机器学习
SVM现在还是很广泛的使用，因为对调参的需求不那么大，对调参不太敏感
特征抽取

卷积神经网络 通常运用在图片上，
计算机视觉问题 描述成几何问题，从几何学而来

计算机视觉中 曾见最重要的是特征工程
如果特征抽取的好，直接用简单的多分类模型SVM

硬件的发展趋势

样本大小，内存，CPU
内存放不下数据集
计算能力 增长速度大于 数据集的增长速度，构造更深的神经网络，算力换精度

因为采用随机梯度下降，内存要求不那么高

Min list手写数字识别
imageNet

AlexNet

AlexNet得到了竞赛冠军

1、丢弃法 模型的控制

2、letnet激活函数由sigmoid换成relu之后，效果有提升（从数值稳定性来理解，relu算梯度快，而且不容易出现梯度消失和梯度爆炸的现象）

相比于lenet的average pooling，这里用maxpooling，使得输出值更大，梯度相对更大，训练比较容易一点

不仅更大更深，观念上的改变

之前的传统机器学习：人工特征提取和SVM相当于分开的两个过程
现在的ＡｌｅｘＮｅｔ分类器和CNN一起训练，CNN学到的很可能就是分类器想要的
构造CNN相对简单，不需要太多计算机视觉相关的知识来进行人工特征提取
端到端的学习，原始的序列到最后的结果

AlexNet架构

卷积层
图片变大，需要更大的核窗口
输出通道数变大，6变成96，图片模式比较多需要去识别
stride够大，减轻计算负担
池化层
池化窗口也稍稍增大
conv是重叠的，pool不重叠
**pad=1，输入和输出的尺寸是一样的？？输入和输出得高宽是一样的 **

都是两个隐藏层

Dense层就是所谓的全连接神经网络？就是全连接层
稠密层，也称全连接层，就是把特征提取成一维帮助最后分类

Alex net更多细节

加入dropout层做模型的正则化？？

数据增强

随机截取一块，调整亮度，对原始图片基础上增加一些变种

VGG

不规则，变大的lenet但是变大得很随意，这里加一点那里加一点
需要更好的设计思想，框架更加regular一些

占内存，计算量大不便宜

不规则
组成卷积块，再把卷积块拼上去

VGG就是模块化得Alexnet，用块的方式使代码变得很简洁

选择3*3，神但是窄，效果更好
替换成n个重复的VGG块

11,16,19指的是 含有可训练参数的层的总数，也就是不包括激活层，池化层这种不含训练参数的层

NiN

知识补充

flop

(Floating Point Operations Per Second，浮点操作/秒)计算CPU浮点能力的一个单位

暂退法 drop_out

Dropout具体工作流程
假设我们要训练这样一个神经网络，如图2所示。

输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：

（1）首先 随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（图3中虚线为部分临时被删除的神经元）

（2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。

（3）然后继续重复这一过程：

恢复被删掉的神经元（此时被删除的神经元保持原样，而没有被删除的神经元已经有所更新）
从隐藏层神经元中随机选择一个一半大小的子集临时删除掉（备份被删除神经元的参数）。
对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b） （没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。
不断重复这一过程。
深度学习中Dropout原理解析