李宏毅机器学习&深度学习课程|卷积神经网络

CNN在影像分类中的应用:讲解了Convolutional Neural Network (CNN) 在影像分类中的应用。通过对网络架构设计的讨论,解释了影像分类的输入处理方式、模型输出表示以及cross entropy的计算方法。同时介绍了影像的tensor表示和如何将其转换成向量作为网络输入。

参数数量与过拟合:介绍了神经网络中参数数量的问题,随着参数增加,模型弹性增加但过拟合风险也增加。讨论了模型的弹性和过拟合的关系,以及在影像辨识中如何减少参数。提出了通过观察影像中重要pattern来识别物件的方法,引入了卷积神经网络的概念和Receptive Field的设计原理。

神经元的守备范围:讲述了神经元的守备范围,即Receptive Field的概念。Receptive Field可以重叠,大小和形状可以自定义,但最常见的是3×3的Kernel Size。多个神经元可以守备同一个Receptive Field,通过调整移动范围(Stride)来解决Pattern被遗漏的问题。

卷积神经网络中的参数共享:讲述了在卷积神经网络中,如何通过设置步幅和填充来确保Receptive Field覆盖整个图像,并介绍了参数共享的概念。通过参数共享,不同的Neuron可以共享相同的权重,减少了参数数量,提高了计算效率。

CNN的简化方法:介绍了卷积神经网络(CNN)的两个简化方法:感受野和参数共享。感受野指的是每个Receptive Field内的神经元共享相同的参数,参数共享意味着某些神经元必须共享相同参数,这限制了网络的灵活性。CNN适用于图像识别,但在其他任务上可能表现不佳。CNN的结构包括多个3x3xChannel大小的滤波器,用于捕捉图像中的模式。

filter侦测pattern:讲解了卷积神经网络中filter是如何在图片上侦测pattern的,通过内积操作计算filter在不同位置的数值,产生feature map。每个filter会产生一组数字,64个filter产生64组数字,构成feature map。多层卷积层叠加,每层filter大小为3×3,可以捕捉不同范围的pattern。

卷积层和池化层:介绍了卷积神经网络中的卷积层和池化层。卷积层通过filter在影像上滑动,共享参数以侦测不同尺寸的pattern;池化层通过降低图片尺寸保留特征,常用的方法是MaxPooling。池化不含参数,可减小图片尺寸,但需注意对性能的影响。

影像辨识的网络设计:介绍了近年来影像辨识的网络设计趋势,不再使用Pooling而是采用全Convolution的Neural Network,减少运算量。并且讨论了如何用CNN来下围棋,将棋盘表示成向量,通过分类问题来预测最佳落子位置。CNN适用于围棋因为围棋和影像有共同特性。

AlphaGo网络结构和CNN应用:讲述了关于AlphaGo网络结构的设计和CNN在不同领域的应用。AlphaGo的网络结构没有使用Pooling层,强调了神经网络架构的重要性。讨论了CNN在处理影像放大缩小或旋转时的局限性,以及Data Augmentation的重要性。提到了Special Transformer Layer可以处理这类问题。

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