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CNN_book中文版（魏秀参）

卷积神经网络

深度学习

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CNN_book中文版（魏秀参），深度学习方法和trick，分享打标签的

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解析卷积神经网络

——深度学习实践手册

魏秀参 UsBm@a?2M q1AV

?iiT,ffHK/XMDmX2/mX+Mfr2Btbf

*QTv`B;?i!kyRd- sBm@a?2M q1A

A 绪论 RR

yXR 引言 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Rk

yXk 什么是深度学习？ XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Rj

yXj 深度学习的前世今生 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX R9

AA 基础理论篇 RN

R 卷积神经网络基础知识 kR

RXR 发展历程 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX kk

RXk

基本结构

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX k9

RXj 前馈运算 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX ke

RX9 反馈运算 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX kd

RX8

小结

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX kN

k 卷积神经网络基本部件 jR

kXR

“端到端”思想

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX jR

kXk 网络符号定义 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX jj

kXj 卷积层 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX j9

kXjXR

什么是卷积？

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX j9

kXjXk 卷积操作的作用 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX je

kX9 汇合层 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX jd

*QTv`B;?i!kyRd- sBm@a?2M q1A

目录 j

kX9XR 什么是汇合？ XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX j3

kX9Xk 汇合操作的作用 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX jN

kX8 激活函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9y

kXe 全连接层 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9k

kXd 目标函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9j

kX3 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9j

j 卷积神经网络经典结构 99

jXR *LL 网络结构中的重要概念 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 99

jXRXR 感受野 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 99

jXRXk 分布式表示 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9e

jXRXj 深度特征的层次性 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 93

jXk

经典网络案例分析

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9N

jXkXR H2t@L2i 网络模型 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9N

jXkXk o::@L2ib 网络模型 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 8j

jXkXj L2irQ`F@AM@L2irQ`F X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 8j

jXkX9 残差网络模型 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 89

jXj 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 8N

9 卷积神经网络的压缩 e9

9XR 低秩近似 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX ee

9Xk 剪枝与稀疏约束 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX ed

9Xj 参数量化 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX dR

9X9 二值网络 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX d8

9X8 知识蒸馏 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX dd

9Xe 紧凑的网络结构 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX dN

9Xd 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 3R

*QTv`B;?i!kyRd- sBm@a?2M q1A

9 目录

AAA 实践应用篇 3k

8 数据扩充 39

8XR 简单的数据扩充方式 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 39

8Xk 特殊的数据扩充方式 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 3e

8XkXR 6M+v S* X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 3e

8XkXk 监督式数据扩充 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 3e

8Xj 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 3d

e 数据预处理 3N

d 网络参数初始化 NR

dXR 全零初始化 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Nk

dXk 随机初始化 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Nk

dXj 其他初始化方法 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX N8

dX9 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX Ne

3 激活函数 Nd

3XR aB;KQB/ 型函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX N3

3Xk iM?(x) 型函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX NN

3Xj 修正线性单元（_2Gl） XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX NN

3X9 G2Fv _2Gl X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Ryy

3X8 参数化 _2Gl X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Ryy

3Xe 随机化 _2Gl X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X RyR

3Xd 指数化线性单元（1Gl） XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRyj

3X3 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRyj

N 目标函数 Rye

NXR 分类任务的目标函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRye

NXRXR 交叉熵损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRyd

NXRXk 合页损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRyd

*QTv`B;?i!kyRd- sBm@a?2M q1A

目录 8

NXRXj 坡道损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRyd

NXRX9 大间隔交叉熵损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRyN

NXRX8 中心损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRy

NXk 回归任务的目标函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRk

NXkXR ℓ

损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRj

NXkXk ℓ

损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRj

NXkXj hmF2vǶb #Br2B;?i 损失函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXRRj

NXj 其他任务的目标函数 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRR9

NX9 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRe

网络正则化

RRd

RyXR ℓ

正则化 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRR3

RyXk ℓ

正则化 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRN

RyXj 最大范数约束 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRN

RyX9 随机失活 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRRN

RyX8 验证集的使用 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRky

RyXe 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRkk

RR 超参数设定和网络训练 Rk9

RRXR 网络超参数设定 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRk9

RRXRXR 输入数据像素大小 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRk9

RRXRXk 卷积层参数的设定 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRk8

RRXRXj 汇合层参数的设定 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRke

RRXk 训练技巧 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRke

RRXkXR 训练数据随机打乱 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRke

RRXkXk 学习率的设定 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRkd

RRXkXj 批规范化操作 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRk3

RRXkX9 网络模型优化算法选择 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRjy

RRXkX8 微调神经网络 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRj9

RRXj 小结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXRj8

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