密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L8CNN典型结构

卷积神经网络的架构:讲述了卷积神经网络的架构。卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成,还包括一些激活函数和规范化层。在讲解卷积神经网络之前,还介绍了历史上一些重要的网络架构和比赛,例如imagenet分类挑战。其中,Alex net是一个非常有影响力的卷积神经网络,它在2012年的比赛中表现出色。这节课还提到了一些关于Alex net的特点,例如使用了局部响应归一化和分布在多个GPU上。总的来说,卷积神经网络的设计非常重要,它对计算机视觉领域的发展产生了巨大影响。

亚历克斯网络第一个卷积层:讲述了亚历克斯网络架构中的第一个卷积层。该卷积层具有64个输入通道和11×11的滤波器大小,跨度为4,带有一个填充。输出大小为56,占用约784KB的内存。该层具有约23000个浮点运算和约700个参数。这个章节还介绍了如何计算卷积层所需的操作数。

卷积层和池化层的计算:介绍了卷积神经网络中卷积层和池化层的计算过程和特点。卷积层通过卷积操作对输入进行处理,而池化层则在每个输入通道上独立运行,对输入进行下采样。卷积层的计算量较大,而池化层的计算量较小。整个网络的计算量和内存使用量等信息也被详细讨论。这些信息对于设计和优化卷积神经网络非常有用。

Alex Net和ZF Net:介绍了Alex Net和ZF Net这两个神经网络架构。在Alex Net中,大部分内存使用来自早期卷积层的激活,而绝大多数参数和计算来自全连接层。ZF Net是一个更大的Alex Net版本,对于一些卷积层的配置有所不同。另外,章节还提到了VGG架构,它是一个具有贯穿始终设计原则的神经网络。

VGG网络设计原则:讲述了在设计vgg网络时的两个重要原则。首先,使用3×3的卷积核代替更大的卷积核,这样可以减少参数数量和计算量。其次,所有的池化层都采用2×2的最大池化,并且步长为2,这样可以保持空间分辨率。这些设计原则使得vgg网络具有更深的网络和更多的非线性计算,而且参数较少。

网络设计和架构比较:讨论了卷积神经网络的设计原则和不同架构之间的比较。他提到了vgg和Alex net两个网络的设计和性能差异,以及bgg网络的巨大规模和学术背景。讲者还介绍了Google net架构,并向早期的卷积神经网络设计者致敬。总的来说,视频强调了网络设计和计算成本之间的权衡,并探讨了不同架构的优缺点。

Google网络设计目标:Google团队决定将他们的网络命名为Google网络,这个想法是压倒性的。Google网络的设计目标是专注于效率,在数据中心和手机上实现高性能。他们使用了一种轻量级的茎来快速下采样输入,采用了Inception模块的创新设计来减少参数数量。此外,他们还使用了一对一卷积和全局平均池化等策略来破坏空间信息。最终,Google网络通过减少元素的总数,实现了高效的网络性能。

谷歌网络的连接层和全局输出:介绍了谷歌网络中的连接层和全局输出,以及通过平均池化将1024个元素的向量转换为1000个元素的向量。谷歌网络在图像数据集中有1000个类别,通过消除完全连接的层和引入全局平均池化,能够大大减少参数数量。此外,视频还介绍了谷歌网络中使用的辅助分类器的想法,以及在训练深度网络之前发现的批量标准化技术的重要性。最后,视频还提到了在神经网络架构设计中的重要创新,如残差网络和资源巢。

深度残差网络的设计原理:介绍了深度残差网络(ResNet)的设计原理和优势。视频中提到,通过在深层网络中添加残差块,网络可以更容易地学习恒等函数,从而模拟较浅的网络。残差块的设计包括在卷积层之间添加残差附加短图,使得网络可以更好地传播梯度信息。此外,视频还介绍了ResNet与其他网络(如VGG)的比较,指出ResNet在图像分类任务上取得了更好的性能,并且具有更高的效率。最后,视频提到了ResNet中的瓶颈块设计,它进一步减少了计算成本。

残差网络的高效性:残差网络是一种高效的深度神经网络架构,通过引入残差块来构建深层网络。残差块包括一个瓶颈设计块和一个序列计算块,通过减少计算量和增加非线性来提高网络性能。通过堆叠不同层数的残差网络,可以获得更深的网络结构,并在计算量不增加的情况下提高精度。谷歌的残差网络在图像识别任务中取得了重大突破,并被广泛应用于计算机视觉领域。同时,还有一些后续论文对残差网络进行了改进,如使用并行的多个瓶颈分支来提高网络性能。

下一代残差网络设计:讲述了下一代残差网络,即res next的设计。这个网络使用多个平行路径,并在每个平行路径上添加了一个瓶颈块。通过设置平行路径的数量和每个路径上的通道数,可以保持网络的计算复杂度不变,并增加网络的性能。另外,视频还介绍了一些其他的神经网络架构,如密集连接网络和移动网络,它们在减少计算成本的同时可能会牺牲一些准确性。

神经网络架构设计的新颖方法:讲述了神经网络架构设计的新颖方法。通过使用控制器网络和神经架构搜索方法,可以自动设计高效的神经网络架构。这种方法能够在保持准确性的同时降低计算成本,为实际应用提供了更好的选择。尽管设计新的神经网络架构需要大量的计算资源,但对于大多数应用来说,使用现有的架构并进行适当调整是更实用的选择。建议使用ResNet、ResNeXt和ShuffleNet等已有的架构。

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