一、序言 使用Nginx作为web应用服务时，会代理如下常见文件：js、css、JSON、图片等，本文提供基于Nginx内置的压缩技术，提供网络请求响应速度的解决方案。 1、网络压缩原理 网络压缩的原理是消耗CPU资源，减少文件在公网传输的大小，提高响应速度。 二、网络压缩 此部分所有的压缩内容在浏览器端都会还原，特别需要指出的是图片，图片在网络间是压缩状态传输的，到达浏览器后是会被还原的。 技术实现依托gzip压缩，仅仅在服务器与客户端网络传输时对静态资源进程压缩，文件的大小在压缩前与还原后保持不变。 能够动态实现常见格式图片的压缩与裁剪，动态减小网络传输的文件大小。
导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。 其实早期就有学者提出了一系列CNN模型压缩方法，包括权值剪值（prunning）和矩阵SVD分解等，但压缩率和效率还远不能令人满意。 近年来，关于模型小型化的算法从压缩角度上可以大致分为两类：从模型权重数值角度压缩和从网络架构角度压缩。另一方面，从兼顾计算速度方面，又可以划分为：仅压缩尺寸和压缩尺寸的同时提升速度。
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github.com/hollance/MobileNet-CoreML https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe 本文是 Google 针对手机等嵌入式设备提出的一个小网络模型 网络主体结构： ? 3.3. Width Multiplier: Thinner Models 如果我们想根据自己的意愿改变网络，这里只需要加入一个参数就可以了 width multiplier 3.4.
一个众所周知的做法是去噪 CNN (DnCNN)，利用带跳跃连接的 CNN 来学习图像的残差。尽管 DncCNN 已被证明可以有效地减少高斯噪声，但是其作为编码标准预处理器的效果还未可知。 不同的研究者提出了不同的基于 CNN 的去噪方法，每种方法都各有其优缺点。本文选取了 DnCNN 网络作为预处理器。 模型网络架构如图 1 所示。网络与 VGG 网络类似，这样更适合于图像去噪任务。与 VGG 相比，它去除了所有的池化层。这样处理，深度为 的 DnCNN 网络的感受野是 （）（） 。 图 1 DnCNN 网络架构 这个网络包括 3 类大层，总计 17 个小层： Conv+ReLU：第一层，输入通道 c，输出通道 64，卷积核大小 3×3。 因此，可以认为，本文框架有助于在保证图像质量的同时改善压缩性能，大幅降低比特率。 结论 本文提出了将去噪网络作为视频压缩预处理器的实验框架，该方案可以在保证图像质量的同时，有效的降低比特率。
卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。 卷积神经网络-CNN 的基本原理 典型的 CNN 由3个部分构成： 卷积层 池化层 全连接层 如果简单来描述的话： 卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分 在了解了 CNN 的基本原理后，我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。 CNN 有哪些实际应用？ 卷积神经网络 – CNN 很擅长处理图像。而视频是图像的叠加，所以同样擅长处理视频内容。 人脸识别 骨骼识别 百度百科+维基百科 百度百科版本 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward 查看详情 维基百科版本 在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。 CNN使用多层感知器的变体设计，需要最少的预处理。
目录 1.背景 2.网络结构 3.卷积与池化 4.局部感知和参数共享 5.卷积神经网络的训练技巧 6.基于mnist的一个例子 背景 （1）先举个例子： 假设给定一张图（可能是字母X或者字母O），通过CNN 如果使用全连接的网络结构，即，网络中的神经元与相邻层上的每个神经元均连接，那就意味着我们的网络有28 * 28 =784个神经元，hidden层（隐藏层）采用了15个神经元，那么简单计算一下，我们需要的参数个数 说回前面提到的局部感受野，对于CNN来说，它是一小块一小块来进行比对，在两幅图像中大致相同的位置找到一些粗糙的特征（小块图像）进行匹配，相比起传统的整幅图逐一比对的方式，CNN的这种小块匹配方式能够更好的比较两幅图像之间的相似性 网络结构 这里借用斯坦福CS231N里课程里给出的经典卷积神经网络的层级结构，如下图： ? 上图CNN要做的事情是：给定一张图片，具体类别未知，现在需要CNN判断这张图片里具体是什么，结果：如果是车，那是什么车。
前言 CNN，即卷积神经网络，主要用于图像识别，分类。 这就涉及到CNN要做的工作了。每一个过滤器中的数值，都是算法自己学习来的，不需要我们费心去设置。 过，本文的重点不在于讲解“全连接神经网络”，本文的核心在于卷积神经网络（CNN）。 这里，你只需要记住2点： ① “全连接神经网络”可以帮助我们学习到参数θ。 我们将CNN的所有流程，整合起来，即： ? 六、纵观 其实卷积神经网络(CNN)与人工神经网络(ANN)的大概思路是一样的，包括两个阶段： 第一阶段，向前传播阶段： a）从样本集中取一个样本(X,Yp)，将X输入网络； b）计算相应的实际输出Op
卷积神经网络 – CNN ? 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。 卷积神经网络 – CNN 解决的第一个问题就是「将复杂问题简化」，把大量参数降维成少量参数，再做处理。 更重要的是：我们在大部分场景下，降维并不会影响结果。 而 CNN 解决了这个问题，他用类似视觉的方式保留了图像的特征，当图像做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的图像。 那么卷积神经网络是如何实现的呢？ 卷积神经网络-CNN 的基本原理 典型的 CNN 由3个部分构成： 卷积层 池化层 全连接层 如果简单来描述的话： 卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分 在了解了 CNN 的基本原理后，我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。 CNN 有哪些实际应用？ 卷积神经网络 – CNN 很擅长处理图像。而视频是图像的叠加，所以同样擅长处理视频内容。
---- ---- ---- 今天主要和大家分享的是比较火热的话题——压缩网络！ 自从深度学习（Deep Learning）开始流行，已经在很多领域有了很大的突破，尤其是AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域 在这样的情形下，网络模型迷你化、小型化和加速成了亟待解决的问题。 其实早期就有学者提出了一系列CNN模型压缩方法，包括权值剪值（prunning）和矩阵SVD分解等，但压缩率和效率还远不能令人满意。 近年来，关于模型小型化的算法从压缩角度上可以大致分为两类：从模型权重数值角度压缩和从网络架构角度压缩。另一方面，从兼顾计算速度方面，又可以划分为：仅压缩尺寸和压缩尺寸的同时提升速度。 Deep Compression的算法流程包含三步，如下图所示： 深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题 ? 1）网络剪枝 网络剪枝已经被广泛研究于压缩CNN模型。
池化层 池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。 简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。 Batch Normalization 算法的训练过程和测试过程的区别： 在训练过程中，我们每次都会将 batch_size 数目大小的训练样本 放入到CNN网络中进行训练，在BN层中自然可以得到计算输出所需要的 均值 和 方差 ; 而在测试过程中，我们往往只会向CNN网络中输入一个测试样本，这是在BN层计算的均值和方差会均为 0，因为只有一个样本输入，因此BN层的输入也会出现很大的问题，从而导致CNN网络输出的错误 image.png 2.边缘过渡不平滑 • 应对之道：采样窗口彼此重叠 image.png 参考 深度学习简介(一)——卷积神经网络 详解卷积神经网络(CNN) 【CNN】一文读懂卷积神经网络 CNN 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 卷积神经网络CNN总结 Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
学习目标 目标 了解迁移学习以及技巧 应用 无 我们来看一个个问题如果我们要做一个具体场景的计算机视觉任务，那么从头开始训练一个网络是合适的选择吗？怎么样才能避免浪费过多的计算时间？ 2、训练成本，很少去从头开始训练一整个深度卷积网络，从头开始训练一个卷积网络通常需要较长时间且依赖于强大的 GPU 计算资源。 下面的网络模型假设是已训练好的1000个类别模型 而B任务假设是某个具体场景如250个类别的食物识别，那么该怎么去做 1、建立自己的网络，在A的基础上，修改最后输出结构，并加载A的模型参数 2、根据数据大小调整
优点是图像可直接作为网络的输入，避免了传统算法中复杂的特征提取和数据重建的过程。 CNN利用空间关系减少需要学习的参数数目。 CNN中，图像的一小部分作为层级结构的最底层输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过一个数字滤波器去获得观测数据的最显著特征。 卷积神经网络结构 ? CNN是一个多层神经网络，每层由多个二维平面组成，每个平面由多个独立神经元组成。 (后面具体讲权重是如何调整的) 卷积神经网络的优点 卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 1、由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习； 2、由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习。
CNN+RNN ? 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算； RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出； CNN高级结构可以达到100+深度 组合方式 CNN特征提取，用于RNN语句生成->图片标注 ? RNN特征提取用于CNN内容分类->视频分类 ? CNN特征提取用于对话问答->图片问答 ? 描述的对象是大量的图像信息，进行图像信息的表达，使用CNN。 CNN网络中全连接层利用特征进行图片的描述，特征与LSTM输入进行结合。 模型设计 1. 整体结构 ? 2. 特征提取 ? 视频行为识别 常用方法 CNN特征简单组合 ? 3D版本CNN ? RNN+CNN RNN用于CNN特征融合 CNN进行特征提取； LSTM判断； 多次识别结果进行分析。 ?
年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015 当今主流
什么是CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks） 压缩数据和参数的量，降低维度。 减小过拟合。 具有特征不变性。 方式有：Max pooling、average pooling ? 相对于R-CNN的提速原因就在于：不过不像R-CNN把每个候选区域给深度网络提特征，而是整张图提一次特征，再把候选框映射到conv5上，而SPP只需要计算一次特征，剩下的只需要在conv5层上操作就可以了 解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。 3.3 语义(图像)分割 识别图上pixel的类别，用全卷积网络。 ? 4. 代码实现CNN ?
CNN 一共分为输入，卷积，池化，拉直，softmax，输出 卷积由互关运算（用Filter完成）和激活函数 Filter CNN常用于图像识别，在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去，向量是机器学习的通行证 usp=sharing 进行卷积池化这样一组操作多次之后再全部拉直送入全连接网络，最后输出10个值，然后优化它们与真实标签的交叉熵损失，接下来用PyTorch和TensorFlow实操一下 首先先搭建一个简单的 PyTorch网络，这里采用Sequential容器写法，当然也可以按照普遍的self.conv1 = ... ，建议先检验一下网络和优化器参数 # 如果GPU没有就会调到CPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu have shape (28, 28, 1) x_train = np.expand_dims(x_train, -1) x_test = np.expand_dims(x_test, -1) # CNN
章节 Filter 池化 Demo 冷知识 参考 CNN 一共分为输入，卷积，池化，拉直，softmax，输出 卷积由互关运算（用Filter完成）和激活函数 Filter CNN常用于图像识别，在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去 usp=sharing 进行卷积池化这样一组操作多次之后再全部拉直送入全连接网络，最后输出10个值，然后优化它们与真实标签的交叉熵损失，接下来用PyTorch和TensorFlow实操一下 首先先搭建一个简单的 PyTorch网络，这里采用Sequential容器写法，当然也可以按照普遍的self.conv1 = ... ，建议先检验一下网络和优化器参数 # 如果GPU没有就会调到CPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu have shape (28, 28, 1) x_train = np.expand_dims(x_train, -1) x_test = np.expand_dims(x_test, -1) # CNN
整体上把我CNN的网络架构，其实和DNN很相似，都是一层一层组合起来的，层与层之间的行为也是有对应的权值w和偏移值b决定的，并且它们的目的也是一致的:通过training data来学习网络结构中的w和 CNN的BP算法 DNN的BP算法 介绍CNN的BP算法之前还是先看下DNN的吧，两者有很多相似的地方。 这里我假设大家都理解了DNN的网络结构了，首先引入一些数学符号。 CNN网络结构是一个整体，BP算法运行时，数据流肯定会经过池化层，误差在经过池化层后也会发生相应的变化。那求它的什么呢？ 在基本思想里面讲到，前向传播时池化层一般的操作是MAX或Average等，我们现在是要从压缩过的误差 δl δ l \delta^l来还原一个较大区域的误差。 后续会更新CNN在中文句子分类上的应用原理和source coding 参考: Neural Networks and Deep Learning 卷积神经网络(CNN)反向传播算法 发布者：全栈程序员栈长
CNN分类 卷积层Conv： ? 池化层Pool：减少图片宽度，用卷积核进行特征提取 欠采样（下采样），特征降维，压缩数据和参数，减小过拟合 只有超参数，没有参数 主要分类： 最大池化 平均池化 ? 总结 优势 参数共享：将卷积核的参数共享给每组被卷积对象运算 稀疏性联系：输出的值只与小部分输入相关 ### 特点 CNN从前到后，维度缩减，参数增多 CNN案例 经典CNN LeNet-5（sigmoid 残差网络 传统的plain network存在梯度指数现象 ? 为了改善深度网络的梯度爆炸（消失）现象，使深度神经网训练可能 Residual block ? ?
学习目标 目标 了解卷积神经网络的构成 记忆卷积的原理以及计算过程 了解池化的作用以及计算过程 应用 无 3.2.1 卷积神经网络的组成 定义 卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成 与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。 相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 我们来看一下卷积网络的整体结构什么样子。 2} = \frac{199 + 3 - 200}{2} = 1P=2(N−1)∗s+F−N=2199+3−200=1 3.2.6.1 设计单个卷积Filter的计算公式 假设神经网络某层 如果是平均池化则： 3.2.8 全连接层 卷积层+激活层+池化层可以看成是CNN的特征学习/特征提取层，而学习到的特征（Feature Map）最终应用于模型任务（分类、回归）： 先对所有 Feature
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