深度神经网络主要模型,深度卷积神经网络模型

1、深度学习模型训练过程中准确率不提升，可能原因是什么？

可以从多种方向进行调整: 1 将损失函数换成交叉熵损失函数，因为训练后期误差较小时，使用均方误差作为损失函数，则梯度越来越小，因此训练进程会越来越平缓。 2使用随机梯度下降法，防止局部收敛 3调小学习率

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、深度学习有哪些优点和缺点

深度学习的主要优点如下：
1：学习能力强
深度学习具备很强的学习能力深度神经网络模型精度。
2：覆盖范围广，适应性好
深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。
3：数据驱动，上限高
深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
4：出色的可移植性
由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，而且这些框架可以兼容很多平台。
深度学习的缺点：
只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能够对数据的规律进行无偏差的估计。为了达到很好的精度，需要大数据支撑。由于深度学习中图模型的复杂化导致算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习来做一些前沿而实用的应用。

3、如何正确理解深度学习的概念

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。
既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。
“ 2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks） ”
从Google Brain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。
当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。
深度学习的优点
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
深度学习的缺点
深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。

4、深度学习是什么？现在为什么这么多人都在说这个？

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。
深度学习现在很多人说是因为其在人工智能领域有非常重要的作用，其在语音识别，图像识别等领域都有非常重要的作用，是未来发展的一种大趋势，而且人才十分紧缺，大家都想多了解一些。

5、全卷积神经网络可以通过什么提高图像分割精度

全卷积神经网络可以通过神经网络的模型提高图像分割精度。

全卷积神经网络解决方案也有很多。百度/谷歌搜索过拟合 overfitting，个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。

全卷积神经网络隐含层：

全卷积神经网络卷积神经网络的隐含层包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑，在一些更为现代的算法中可能有Inception模块、残差块（residual block）等复杂构筑。在常见构筑中，卷积层和池化层为卷积神经网络特有。卷积层中的卷积核包含权重系数。

全卷积神经网络而池化层不包含权重系数，因此在文献中，池化层可能不被认为是独立的层。以LeNet-5为例，3类常见构筑在隐含层中的顺序通常为：输入-卷积层-池化层-全连接层-输出。

6、深度学习是什么，AI人工智能，机器学习和深度学习之间有什么区别？

先说人工智能AI， 人工智能是一个综合学科，以模拟人类第智能行为为目标，集合一系列已有理论的学科。路线没有固定
目前人工智能最佳实践路径是机器学习方法
机器学习方法是通过数据来调优模型，达到解决问题第精度， 这就等价于模拟人解决问题了。
深度学习是机器学习里面第一个方向，深度学习以神经网络为模型，目前效果最好第机器学习方向~