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卷积神经网络之典型CNN,fine-turning

卷积神经网络之典型CNN
　　• LeNet，这是最早用于数字识别的CNN
　　• AlexNet， 2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比
　　• LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。
　　• ZF Net， 2013 ILSVRC比赛冠军
　　• GoogLeNet， 2014 ILSVRC比赛冠军
　　• VGGNet， 2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好


卷积神经网络之 fine-tuning
何谓fine-tuning？
fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练。

那为什么我们不用随机选取选几个数作为权重初始值？原因很简单，第一，自己从头训练卷积神经网络容易出现问题；第二，fine-tuning能很快收敛到一个较理想的状态，省时又省心。

那fine-tuning的具体做法是？
　　• 复用相同层的权重，新定义层取随机权重初始值
　　• 调大新定义层的的学习率，调小复用层学习率

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