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【综述】卷积神经网络: 从基础技术到研究前景

架构设计图像处理迁移学习卷积神经网络神经网络

过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为 ConvNet 或 CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言，尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。事实上，当前计算机视觉领域的很多成果都是将 CNN 当作黑箱使用，这种做法是有效的，但其有效的原因却非常模糊不清，这严重满足不了科学研究的要求。尤其是这两个可以互补的问题：（1）在被学习的方面（比如卷积核），究竟被学习的是什么？（2）在架构设计方面（比如层的数量、核的数量、池化策略、非线性的选择），为什么某些选择优于另一些选择？这些问题的答案不仅有利于提升我们对 CNN 的科学理解，而且还能提升它们的实用性。

2019-11-14

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