【深度學習】卷積計算與訓練模型的幾種方法

阿新 • • 發佈：2019-01-04

卷積計算

全連線層和卷積層的根本區別在於：全連線層（Dense層）從輸入空間中學到的是全域性模式，而卷積層學到的是區域性模式。

因為這個特性，所以卷積神經網路有兩個有趣的性質：

平移不變性：卷積神經網路在影象右下角學到的某個模式，它可以在任何地方識別出來這個模式；而對於全連線網路，如果模式出現在新的位置，就必須重新學習這個模式。所以卷積神經網路需要更少的資料就可以學到具有泛化能力的資料表示。
空間層次結構：卷積神經網路可以逐層抽象，可以有效學到越來越複雜，越來越抽象的視覺概念。

訓練一個模型

使用已有的少量資料從頭開始訓練一個新模型，第一步先不做任何正則化，這是模型的基準，此時的模型會過擬合，然後通過資料增強

，來降低過擬合。深度學習在小型資料集上有另外兩個重要技巧：

用預訓練網路做特徵提取
對預訓練網路微調

三種工具，要善用：

從頭開始訓練
使用預訓練模型
對預訓練模型進行微調

END.

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