深度学习核心技术实战——图像分类模型

一、图像分类模型：

1.LeNet-5： 每一个卷积核都会形成一个特征图，3个通道则是每个通道是不同的卷积核，但是最后是将三通道的卷积值相加，最后变成一个通道，所以5564的卷积核，感知范围是5*5，最后出来是64层（个特征图）。每个卷积核都包括w（权重）和b(bias偏置)。LeNet-5最初用于手写数字识别。

2.AlexNet：5个卷积层和3个全连接层 最后输出层是1000类的Softmax。

使用如下创新：

1） ReLU 非线性激活函数

2） 多GPU训练

3） 局部响应归一化

image.png

4） 重叠池化

3.降低过拟合的方法：

1） 数据增强：对图像数据进行变换

2） Dropout 随机的关闭一定比例的节点（神经元）

4.VGGnet:最后输出为4096维，全连接层是1000维（1000类别）。最后一层是Softmax层

隐层使用ReLU

5.GoogleNet:2014ILSVRC分类任务冠军。22层

创新点：用全局平均池化层取代全连接层，借鉴了NIN（network in network）的做法

MLP网络能够更好的拟合局部特征，也增强了输入局部的表达能力，NIN不在分类层前使用全连接，而是采用全局平均池化。

提高深度网络效果的方式是：增大网络尺寸。但是带来了更多的参数和计算资源需求。

改善方案：

1） 引入稀疏性

2） Hebbin原则：两个神经元同步激发，则他们之间的权重增加，如果单独激发，则权重减少。

GoogleNet就是利用Inception 自动构建非一致结构的神经网络。

ResNet：残差网络 shortcut 一定程度上解决了过深模型梯度发散导致无法训练的问题。

DenseNet 从第一层开始每层都作为后面各层的输入。

Dual Path Network：双通道神经网络