CNN学习笔记（二）：经典模型

本篇博客用于记载CNN发展中的一些典型模型

经典模型

1. LeNet-5

任务：手写数字识别
激活函数：tanh和sigmoid

2. AlexNet

激活函数：ReLu（相比于tanh，错误率达到25%的时间缩减为1/6）
重叠池化（Overlapping Pooling）：步长小于kernel大小，可以缩减过拟合的可能性。
数据增强：

1. 256x256的图像从四周和中间分别截取224x224的图像，放入模型中进行训练，并将得到的softmax结果进行取平均值。
2. 对每个像素点的RGB三通道的数值构成的向量加入以下向量

p：特征向量
$\lambda$：特征值
$\alpha$：满足均值为0，标准差为0.1高斯分布的随机变量

Dropout：每次前向传播时，按0.5的概率使神经元的输出为0。使用之后可以使训练误差减小，但是会使迭代次数几乎double

训练细节：

1. 权重的更新加入0.0005的衰退，可以减少训练误差
   
2. 初始化权重值为均值0，标准差0.01的随机变量
3. 初始化2，4，5层卷积层的bias为1，可以给Relu函数一个正值输入，加速训练。其余层bias为0

已舍弃部分：

1. GPU发展还不够，所以每层都用了多个GPU进行联动
2. 特殊层：局部相应归一层（LRN）—对

3. VGG-16

特点：模型结构简单，更关注卷积层，参数数目庞大

ResNet（残差神经网络）

特点：通过跳跃连接的方式，该网络由一个个残差块组成
优点：相比于一般的网络，残差网络对于层数较深的情况一样会保持错误率不断下降，而不同于普通网络，随着层数的加深会导致错误率先下降后上升。

1*1卷积的意义
对于单层的输入而言，1*1的卷积实现的只是每个像素点乘上一个系数，没有太多实际作用。但对于多层的输入而言，它可以实现不同层数据之间的线性组合。

作用：

1. 在大小不变的情况下，减少通道数，可以大大减小运算的时间成本。
2. 增加网络复杂性（将下图的32filters改为192fliters）。
   
   使用瓶颈层加快运算
   处理好的话，不会影响性能，并且能够节约时间成本。
   

Inception模块


特点：不需要去选定卷积核的大小，可以各个大小都做，并且将他们如上图一样连接起来，让神经网络来学习所需参数以及所要用到的卷积核大小。

Inception网络

实际上就是多个Inception模块的连接

MobileNets

深度可分离卷积
相比于一般的卷积，先深度卷积再单点卷积的方式可以提高约10倍的效率。

MobileNet的架构
整体架构：网络由多个以下的模块连接而成。

Bottleneck：MobileNetV2相比于V1的一个改进，这样的操作不但可以增强网络的性能（中间放大的部分相当于放大了特征），并且不增加内存的负担，因为该模块的输入输出的数据大小保持一致。

EfficientNet

作用：按照需求调节网络的deepth和width，即调整网络的大小。

…持续更新

最后

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