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计算机视觉（五）深度学习基础

文章目录

  • 深度学习基础
    • 卷积神经网络与传统神经网络区别
      • 深度学习与神经网络的区别
    • 目标函数
      • 选择合适的目标函数
      • Softmax层
    • 改进的梯度下降
      • 梯度消失的直观解释
      • 激活函数
      • 学习步长
      • SGD的问题
        • Momentum动量
        • Nesterov Momentum
        • Adagrad
        • RMSprop
        • Adam
      • 各种梯度下降算法比较
      • 关于算法选择的建议
      • Batch Normalization的由来
    • 避免过适应
        • 早期停止训练
        • 权重衰减
        • Dropout
          • 测试时权重应减小
  • CNN初步介绍
    • CNN的基本组件
      • CNN卷积层
      • CNN池化层
      • CNN-Softmax层
    • 池化层的误差反向传播
      • 卷积层计算![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/be682bd439e04b999fe2448259bf47e5.png)
      • 卷积层运算的展开表示
    • 卷积层的误差反向传播

深度学习基础

卷积神经网络与传统神经网络区别

深度学习与神经网络的区别

计算机视觉（五）深度学习基础_第1张图片

目标函数

选择合适的目标函数

计算机视觉（五）深度学习基础_第2张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第3张图片

Softmax层

计算机视觉（五）深度学习基础_第4张图片

改进的梯度下降

梯度消失的直观解释

计算机视觉（五）深度学习基础_第5张图片

激活函数

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计算机视觉（五）深度学习基础_第7张图片

学习步长

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SGD的问题

计算机视觉（五）深度学习基础_第9张图片
存在马鞍面，使我们的训练卡住，于是提出下面方法：

Momentum动量

计算机视觉（五）深度学习基础_第10张图片

Nesterov Momentum

计算机视觉（五）深度学习基础_第11张图片
先利用“惯性”，“走”一步。避免一开始，就被当前梯度带偏。

Adagrad

为不同的参数设置不同的学习步长。
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RMSprop

改进的Adagrad。使：
小的可以变大，大的可以变小。
计算机视觉（五）深度学习基础_第13张图片

Adam

计算机视觉（五）深度学习基础_第14张图片

各种梯度下降算法比较

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计算机视觉（五）深度学习基础_第16张图片

关于算法选择的建议

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Batch Normalization的由来

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计算机视觉（五）深度学习基础_第19张图片
量纲不同，需要进行归一化处理。

避免过适应

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早期停止训练

计算机视觉（五）深度学习基础_第21张图片

权重衰减

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Dropout

计算机视觉（五）深度学习基础_第23张图片

测试时权重应减小

计算机视觉（五）深度学习基础_第24张图片

CNN初步介绍

CNN的基本组件

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CNN卷积层

计算机视觉（五）深度学习基础_第26张图片计算机视觉（五）深度学习基础_第27张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第28张图片

计算机视觉（五）深度学习基础_第29张图片

CNN池化层

计算机视觉（五）深度学习基础_第30张图片
通道数没变，尺度大小变了。

CNN-Softmax层

计算机视觉（五）深度学习基础_第31张图片

池化层的误差反向传播

计算机视觉（五）深度学习基础_第32张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第33张图片计算机视觉（五）深度学习基础_第34张图片

卷积层计算计算机视觉（五）深度学习基础_第35张图片

卷积层运算的展开表示

计算机视觉（五）深度学习基础_第36张图片
与全连接是有区别的。

卷积层的误差反向传播

计算机视觉（五）深度学习基础_第37张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第38张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第39张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第40张图片
转了180度

计算机视觉（五）深度学习基础_第41张图片
计算机视觉（五）深度学习基础_第42张图片
下面是残差计算机视觉（五）深度学习基础_第43张图片

下面是梯度·计算机视觉（五）深度学习基础_第44张图片

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  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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