OpenMMLab AI实战营第二天笔记

2023-11-11

图像分类与基础视觉模型

卷积神经网络

AlexNet(2012)

  • 第一个成功实现大规模图像的模型,在 ImagNet 数据集上达到 ~85% 的 top-5 的准确率
  • 5 个卷积层,3 个全连接层,共有 60M 个可学习参数
  • 使用 ReLU 激活函数,大幅提高收敛速度
  • 实现并开源了 cuda-convnet ,在 GPU 上训练大规模神经网络在工程上成为可能。
    在这里插入图片描述

Going Deeper(2012~2014)

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VGG(2014)

将大尺寸的卷积拆解为多层 3×3 的卷积
相同的感受野、更少的参数量、更多的层数和表达能力
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GoogLeNet(Inception v1,2014)

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精度退化问题

模型层数增加到一定程度后,分类正确率不增反降
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实验的反直觉

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猜想:虽然深层网络有潜力达到更高的精度,但常规的优化算法难以找到这个更优的模型。即,让新增加的卷积层拟合一个近似恒等映射,恰好可以让浅层网络变好一点。

残差学习的基本思路

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残差网络ResNet(2015)

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ResNet 中的两种残差模块

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ResNet 是深浅模型的集成

等同于多模型集成残差网络有

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