深度学习初学笔记1@TOC
几个注意事项:
1.关于CNN中的卷积,很多情况下考虑的是三维的卷积,所以卷积核常常是aab;这种情况下多通道的特征图,就能通过三维卷积有效融合;
2.CNN中,并不是网络层数越多效果越好,因为这涉及到参数训练的问题,第一,参数更多,优化难度加大,则会出现更大的训练误差,有可能退化网络;第二,梯度是否出现渐渐消失的情况;第三,是否会出现过拟合;Resnet怎么解决的:通过寻找优化残差,之前是优化目标函数,现在仅仅是残差。优点分析在于:如果恒等变换即优化出输出等于输入,网络变深起码效果不会变差,而残差网络一定可以实现恒等以上(即F(x)=0)即可)
3. bottleneck layer主要目的就是减少feature map的数量,或说减少channal的数量,减小计算量。先用11a的卷积核卷积降维,33卷积,而后再用11b复原维度。(由此可知,11卷积核可以改变通道数量,用于shortcut连接时合并特征)
4. BatchNormalization(BN)可用于解决梯度消失的问题,使得各层的输出归一化,梯度保持稳定。
5. shortcut就是所谓的跳层连接。
6. densenet是在resnet基础上进一步做改进,分成几个block,每个block内部各层进行concatenate连接,包括BN+RELU+CONV,在卷积之前做一个1*1的卷积,对各通道进行融合还有效降维。
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我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:
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以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC
语法后生成一个完美的目录。
强调文本 强调文本
加粗文本 加粗文本
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删除文本
引用文本
H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
链接: link.
当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。
去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片
.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
一个具有注脚的文本。2
Markdown将文本转换为 HTML。
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::
这将产生一个流程图。:
我们依旧会支持flowchart的流程图:
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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎