加油学python
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深度学习（三）--卷积神经网络提升篇

卷积神经网络提升篇

AlexNet

  • 现代神经网络起源
  • 背景介绍
    • ImageNet Challenge：1000类物体，每类1000张图片
    • 传统方法思路
      • 图片特征提取
      • 机器学习分类
  • 结构
    • 五个卷积层
    • 两个全连接层
    • 八层
  • 识别率
    • 15.3%

VGG

  • AlexNet增强版
  • 参数变成AlexNet二倍
  • 识别率
    • 7.3%
  • 参数最多的就是全连接层
  • 作用
    • 结构简单
      • 同AlexNet结构类似，均为卷积层，池化层，全连接层的组合
    • 性能优异
      • 同AlexNet提升明显，同GoogleNet，ResNet相比，表现接近
  • 选择最多的基本模型
    • 方便进行结构的优化，设计，SSD，RCNN等其他任务的基本模型（base model）
  • 19层

GoogLeNet

  • 多维度识别
  • Inception module
    • 上一层结果使用多次多个大小的卷积计算，最后合并在一起输出
    • 每次卷积后都加一个1*1卷积
      • 减少参数量，进行降维
  • 结构特点
    • 参数总数5m
    • 没有全连接层
  • 识别率
    • 3.1%

ResNet

  • 机器超越人类识别
  • 结构特性
    • 152层
      • 对比VGG，层数八倍，速度更快
    • 全卷积结构FCN
      • 一般的神经网络：卷积层CNN+全连接层FC
      • 全卷积网络：没有全连接层
      • 特点
        • 输入图片无大小限制
        • 空间信息有丢失
        • 参数更少，表达能力更强
  • 为什么ResNet有效
    • 前向计算
      • 低层卷积网络高层卷积网络信息融合，层数越深，模型的表现力越强
    • 反向计算
      • 导数传递更直接，越过模型，直达各层

DeepFace

  • 结构化图片的特殊处理
  • 人脸识别
    • 通过观察人脸确定对应身份，在应用中更多的是确认（vertification）
    • 每个器官对应一个卷积核
  • 人脸识别数据结构特点
    • 结构化
      • 所有人脸，组成相似，理论上能够实现对齐
    • 差异化
      • 相同位置，形貌不同
  • 一般神经网络处理人脸识别的问题
    • 卷积核同整张图片卷积计算，卷积核参数共享，不同局部特性对参数影响相互削弱
    • 解决方法
      • 不同区域不同参数
        • 人脸对准
          • 二维对准：二维矩阵对准
          • 三维对准：三维标准模板映射，三维投影二维
  • 识别率
    • 0.408%
  • 局部卷积连接的缺陷
    • 预处理
      • 大量对准，对对准要求高，原始信息可能丢失
    • 卷积参数数量很大，模型收敛难度大，需要大量数据
    • 模型可扩展性差，基本限于人脸计算

U-Net

  • 图片生成网络
  • 通过卷积神经网络生成特殊类型的图片，图片所有pixel需要生成，多目标回归
  • 卷积-逆卷积；池化-反池化（增维）Unpooling
    • 反池化
      • 记住原有位置，不是resize
    • 逆卷积
      • 实质：有学习能力的上采样
      • 输入位置的值乘以卷积核的所有位置，得到之前的值
      • 有学习能力上采样好处是什么
        • 生成图片有更好的连贯性，有更好的空间表达能力

 

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    一、文件格式 1. 对于只含有 php 代码的文件，我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如：<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果，尽量使用四个空格，禁止使用制表符TAB，因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
  • linux 脱机管理（nohup） eksliang linux nohupnohup
    脱机管理 nohup 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2166699 nohup可以让你在脱机或者注销系统后，还能够让工作继续进行。他的语法如下 nohup [命令与参数] --在终端机前台工作 nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作   但是这个命令需要注意的是，nohup并不支持bash的内置命令，所
  • BusinessObjects Enterprise Java SDK greemranqq javaBOSAPCrystal Reports
    最近项目用到oracle_ADF  从SAP/BO 上调用 水晶报表，资料比较少，我做一个简单的分享，给和我一样的新手 提供更多的便利。   首先，我是尝试用JAVA JSP 去访问的。   官方API：http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
  • 系统负载剧变下的管控策略 iamzhongyong 高并发
    假如目前的系统有100台机器，能够支撑每天1亿的点击量（这个就简单比喻一下），然后系统流量剧变了要，我如何应对，系统有那些策略可以处理，这里总结了一下之前的一些做法。 1、水平扩展 这个最容易理解，加机器，这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高，能够非常灵活的添加机器，来应对流量的变化。 2、系统分组 假如系统服务的业务不同，有优先级高的，有优先级低的，那就让不同的业务调用提前分组
  • BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
    前言 做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，因此把 DHT 协议重新看了一遍。 BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
  • Ubuntu下Java环境的搭建 macroli java工作ubuntu
    配置命令： 　　$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras 　　再运行如下命令： 　　$sudo apt-get install sun-java6-jdk 　　待安装完毕后选择默认Java. 　　$sudo update- alternatives --config java 　　安装过程提示选择，输入“2”即可，然后按回车键确定。
  • js字符串转日期（兼容IE所有版本） qiaolevip TODateStringIE
    /** * 字符串转时间（yyyy-MM-dd HH:mm:ss） * result （分钟） */ stringToDate : function(fDate){ var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-"); var fullTime = fDate.split("
  • 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析 superlxw1234 sql数据挖掘关联规则
    关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。 关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。 例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%：意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
  • Spring 5.0 的系统需求，期待你的反馈 wiselyman spring
                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
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