深度学习入门建议

入门路线 

1、首先在自己电脑上安装一个开源的框架,像Tensorflow、caffe这样的,先玩一下这个框架,把框架用起来 

2、然后跑一些基础的网络,由浅入深 

3、如果有条件的话,整个有GPU的电脑,GPU跑的要快很多,跟CPU比起来

详细点说,我认为可以按以下步骤去学习它: 

第一个阶段: 

1)、实现并训练只有一层的softmax回归模型用于手写数字图片分类; 

2)、实现并训练含三个全连接层的模型用于手写数字图片分类; 

3)、实现并训练含三个卷基层+池化层的模型用于手写数字图片分类; 

阶段目的:搞懂一些机器学习、深度学习的概念,找个开源工具并用起来,尝试着训练一些简单的网络,试试加入一些常见的trick去调试网络。

第二个阶段: 

训练一些经典的CNN分类网络,熟悉一些常用数据集,熟悉下CNN分类网络的发展历程,一些trick的更替: 

1)、Lenet,1986年 

2)、Alexnet,2012年 

3)、GoogleNet,2014年 

4)、VGG,2014年 

5)、ResNet,也有人称呼残差网络,2015年 

这个几个网络是都是深度学习在图像领域的经典之作,在pc上实现了它们,训练它们,同时你又仔细推敲看看他们的网络结构。 

阶段目的:在实际当中独立使用它们,也可以结合传统的图像处理技术使用它们。一句话:你已经入门了

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