四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。深度人工智能学院本着“传播AI教育，培养AI人才”的教学理念。贵州深度人工智能培训学校
在上面这个例子里，池化层对每一个2X2的区域求max值，然后把max值赋给生成的featuremap的对应位置。如果输入图像是100×100的话，那输出图像就会变成50×50，featuremap变成了一半。同时保留的信息是原来2X2区域里面max的信息。操作的实例：LeNet网络Le顾名思义就是指人工智能领域的大牛Lecun。这个网络是深度学习网络的早期原型，因为之前的网络都比较浅，它较深的。LeNet在98年就发明出来了，当时Lecun在AT&T的实验室，他用这一网络进行字母识别，达到了非常好的效果。怎么构成呢？输入图像是32×32的灰度图，首先层经过了一组卷积和，生成了6个28X28的featuremap，然后经过一个池化层，得到得到6个14X14的featuremap，然后再经过一个卷积层，生成了16个10X10的卷积层，再经过池化层生成16个5×5的featuremap。浙江人脸识别人工智能培训学校深度人工智能学院编解码结构课程。
但这种成功例子太少了，因为手工设计特征需要大量的经验，需要你对这个领域和数据特别了解，然后设计出来特征还需要大量的调试工作。说白了就是需要一点运气。另一个难点在于，你不只需要手工设计特征，还要在此基础上有一个比较合适的分类器算法。同时设计特征然后选择一个分类器，这两者合并达到较优的效果，几乎是不可能完成的任务。仿生学角度看深度学习如果不手动设计特征，不挑选分类器，有没有别的方案呢？能不能同时学习特征和分类器？即输入某一个模型的时候，输入只是图片，输出就是它自己的标签。比如输入一个明星的头像，出来的标签就是一个50维的向量（如果要在50个人里识别的话），其中对应明星的向量是1，其他的位置是0。这种设定符合人类脑科学的研究成果。1981年诺贝尔医学生理学奖颁发给了DavidHubel，一位神经生物学家。他的主要研究成果是发现了视觉系统信息处理机制，证明大脑的可视皮层是分级的。他的贡献主要有两个，一是他认为人的视觉功能一个是抽象，一个是迭代。抽象就是把非常具体的形象的元素，即原始的光线像素等信息，抽象出来形成有意义的概念。这些有意义的概念又会往上迭代，变成更加抽象，人可以感知到的抽象概念。
【第三阶段】12-大数据机器学习框架SparkMLlib【课程内容】以大数据主流分析框架为例，Spark内核架构，计算模型和原理，了解分布式机器学习原理，能够处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练。【实战部分】电影推荐案例【课程目标】大数据机器学习主流分析框架，内核架构，计算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的机器学习库MLlib的算法原理，核心数据抽象，以及应用MLlib。通过实战电影推荐演练，同时学习推荐系统算法和原理。【第四阶段】13-深度学习-基础【课程内容】深度学习主要概念，激励函数，超参数等，BP神经网络基础，卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，深度学习应用场景，经典深度学习网络结构等。【实战部分】MINIST手写识别案例电影评论文本分类案例、评论文本情感分析案例【课程目标】了解深度学习主要概念，激励函数等，以及BP神经网络基础，学习卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，了解和掌握深度学习和经典深度学习网络结构等。深度人工智能学院深度学习课程。
常见的损失函数有如下3类：损失函数值越小，说明实际输出和预期输出的差值就越小，也就说明我们构建的模型越好。神经网络学习的本质，其实就是利用“损失函数（lossfunction）”，来调节网络中的权重（weight）。调神经网络的权值，有两大类方法比较好使。第一种方法就是“误差反向传播（ErrorBackpropagation，简称BP）”。简单说来，就是首先随机设定初值，然后计算当前网络的输出，然后根据网络输出与预期输出之间的差值，采用迭代的算法，反方向地去改变前面各层的参数，直至网络收敛稳定。BP算法非常经典，在很多领域都有着经典的应用，当时它的火爆程度在绝不输给现在的“深度学习”。但后来大家发现，实际用起来它还是有些问题。比如说，在一个层数较多网络中，当它的残差反向传播到前面的层（即输入层），其影响已经变得非常之小，甚至出现梯度扩散（gradient-diffusion），严重影响训练精度。再后来，第二类改进方法就孕育而生了。它就是当前主流的方法，也就是“深度学习”常用的“逐层初始化”(layer-wisepre-training)训练机制，不同于BP的“从后至前”的训练参数方法，“深度学习”采取的是一种从“从前至后”的逐层训练方法。？在单变量的实值函数中。深度人工智能学院试听课程。山东AI人工智能培训教学
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