深度学习第四课第二周
来源:互联网 发布:用java读取svn 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 17:46
记住几个经典网络的结构
残差网络结构图
Inception
inception可以代替人工帮你决定卷积层大小和要不要加池化层
基本思想是不需要人为决定使用哪个过滤器,或者是否需要池化,由网络自行决定。你可以给网络添加所有可能的参数值,然后把输出参数拼接,让网络自己学习他需要什么参数。
瓶颈层(bottleneck layer)显著降低了计算量
数据扩充(数据增强)
对图片进行一些变换可以增大数据集。第一种方法是:原始图片大小为256*256,在图片上随机选取224*224的小块进行训练,还可以这些小块进行水平翻转进一步增加数据量。另一种方法是使用PCA改变训练图像RGB通道的像素值(改变训练图像RGB通道的强度(intensity))[此方案名义上得到自然图像的重要特性,也就是说,目标是不随着光照强度和颜色而改变的]
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