【无标题】阿里云天池task3学习笔记

2024-03-04 12:48

本文主要是介绍【无标题】阿里云天池task3学习笔记,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1、NN
神经网络包含输入层、隐藏层、输出层,其中涉及的一些过程如图。

两车

以下内容来自Datawhale的讲义

2、CNN介绍
卷积神经网络(简称CNN)是一类特殊的人工神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。

CNN每一层由众多的卷积核组成,每个卷积核对输入的像素进行卷积操作,得到下一次的输入。随着网络层的增加卷积核会逐渐扩大感受野,并缩减图像的尺寸。

CNN是一种层次模型,输入的是原始的像素数据。CNN通过卷积(convolution)、池化(pooling)、非线性激活函数(non-linear activation function)和全连接层(fully connected layer)构成。

如下图所示为LeNet网络结构,是非常经典的字符识别模型。两个卷积层,两个池化层,两个全连接层组成。卷积核都是5×5,stride=1,池化层使用最大池化。

 

 

通过多次卷积和池化,CNN的最后一层将输入的图像像素映射为具体的输出。如在分类任务中会转换为不同类别的概率输出,然后计算真实标签与CNN模型的预测结果的差异,并通过反向传播更新每层的参数,并在更新完成后再次前向传播,如此反复直到训练完成 。
与传统机器学习模型相比,CNN具有一种端到端(End to End)的思路。在CNN训练的过程中是直接从图像像素到最终的输出,并不涉及到具体的特征提取和构建模型的过程,也不需要人工的参与。

2、CNN发展
随着网络结构的发展,研究人员最初发现网络模型结构越深、网络参数越多模型的精度更优。比较典型的是AlexNet、VGG、InceptionV3和ResNet的发展脉络。

 LetNet-5(1998)

 

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