1. 三个经典网络
红色部分不重要，现在已经不再使用
这篇文章较早，比如现在常用max，而当时用avg，当时也没有softmax
这篇文章让CV开始重视DL的使用，相对于LeNet-5，它的优点有两个：更大，使用ReLU
以作者名字命名
same表示使用same过滤器，也就是输入和输出维度一致
16表示总共有16个CONV和FC，这篇文章指出了信道数和维度变化的规律性（随网络增加/减少），缺点是参数实在太多了
阅读论文顺序：2-3-1
2. 残差网络
残差网络由残差块组成，它使得网络可以变得更深
a[l]到a[l+2]的蓝色是网络的主路径，而紫色部分称为短路/跳跃连接，直接把a[l]的信息传递到下下一层，计算a[l+2]时会加上a[l]（残差），它插入的位置是线性计算后，激活前
plain network是一般的网络
在plain network中随着深度增加，优化算法更难执行，所以可能会出现错误率先降后升的情况
网络越深越难训练：梯度消失/爆炸的问题
3. 为什么Residual网络有用
假设对一个大型网络再增加两层（构成残差块）
计算a[l+2]时，如果w为0，b也为0，且使用ReLu函数，那么我们可以得到a[l+2] = a[l]，这说明残差网络可以很容易学习恒等函数
因此，增加网络深度不会损害性能，而plain网络当深度增加时可能连恒等函数都不容易学习？？
如果z[l+2]和a[l]维度一致就正好，如果不一样的话，那么可以在a[l]前乘以一个矩阵，不需要对矩阵进行处理？？
残差网络的结构图
4. 1x1卷积
1x1卷积做事情是：（以下面32信道为例）
对输入的32个元素（32个信道）作一个全连接，然后执行ReLU函数，得到一个实数，作为相应位置上的结果。如果有多个过滤器，则进行叠加
这个也称为网络中的网络
为什么可以用1x1来压缩？这样如果采用一样的过滤器，结果是不一样的吧？？？？
1x1卷积的作用
通过增加一个非线性函数使得信道数减少或保持不变（压缩信道的方法），以减少计算量
使用32个1x1x192的过滤器
5. google Inception网络
Inception可以帮你决定应该采用什么样的过滤器，是否需要pool层等
它的做法是把各种过滤器的结果堆叠在一起
下例中的维度是自己定义的，这样最后输出的结果中会有256个信道
下图是一样Inception的一个基础块
Inception的一个最大问题：计算量很大
以上例中5x5过滤器为例，就需要计算120M次乘法
解决方法：加一个1x1过滤器，也称为bottleneck层（瓶颈层，是网络中是小的层）
下例中计算量就会降成12.4M
6. 一个更完整些的Inception模块
论文中的网络结构
其实就是把上面的模块重复连接，另外，网络后面几层会有一些分支（绿色划圈部分），它们也是和最后的输出一样进行输出，也就是说隐藏层也参与了最后y hat的输出，这样可以避免过拟合的问题
小故事：Inception原名是googlenet，是为了向LeNet致敬，而后引用了Inception（盗梦空间），意在建议更深的网络
6. 迁移学习
在CV中经常会用到迁移学习。一般推荐使用开源的网络来做，而非从0开始。根据拥有的数据量不同，有不同的处理方式，从上到下数据量递增
例：要训练一个识别猫的网络（3个转出）
当数据量很小的时候，可以把最后一层softmax替换掉，而把前面所有的层不变（一般有参数如trainable, freeze可以用于设置参数不变），只训练最后一层
另外，可以把最后的隐藏层的结果保存下来，然后直接将输入映射。这样就不用经过中间层的计算
当数据量大一些的时候，可以多训练几层，也就是把前几层freeze，而后面几层进行训练
当数据量很大时，可以对整个网络进行训练，原来训练好的结果作为初始化值， 这样就不用用随机初始化
7. 数据扩充(augmentation)
对于CV应用，一般来说数据越多，网络性能越好。对于其它应用可能不一定，但是对计算机视觉，数据量是一个重要的因素。数据扩充就是对原有数据进行处理以获得更多的数据
常用的方法：mirror/random crop 其它几个可能比较复杂就比较少用
第二种方法：改变颜色。有一种方法是PCA（主成分分析），根据原有的颜色比例进行调整，使得修改后的颜色和原来一致
data augmentation（增强）的实现
一般是用一个线程从硬盘加载数据进行修改，再把这些数据传给其它的线程进行训练。这样数据处理与网络训练可以实现并行
超参数：颜色要改变多少，裁剪什么位置等
8. 计算机视觉现状
用于竞赛的tips，一般不推荐用于真实应用上
原文地址：https://www.cnblogs.com/coolqiyu/p/8719746.html