卷积神经网络原理,理解卷积神经网络( 三 ) _原理

顶部：当增加ε时，目标类别与其它类别之间的理论差距减小。下图：最大预测与其它类别平均值之间差距的经验分布。很明显，通过标签平滑，分布中心处于理论值并具有较少的极端值。5.3 知识蒸馏在知识蒸馏 [10] 中，我们使用教师模型来帮助训练当前模型（被称为学生模型）。教师模型通常是具有更高准确率的预训练模型，因此通过模仿，学生模型能够在保持模型复杂性相同的同时提高其自身的准确率。
一个例子是使用 ResNet-152 作为教师模型来帮助训练 ResNet-50 。5.4 混合训练在混合训练（mixup）中，每次我们随机抽样两个样本 (x_i,y_i) 和 (x_j,y_j) 。然后我们通过这两个样本的加权线性插值构建一个新的样本：其中 λ∈[0,1] 是从 Beta(α, α) 分布提取的随机数。
在混合训练中，我们只使用新的样本 (x hat, y hat) 。5.5 实验结果表 6：通过堆叠训练改进方法，得到的 ImageNet 验证准确率。基线模型为第 3 节所描述的。6 迁移学习6.1 目标检测表 8：在 Pascal VOC 上评估各种预训练基础网络的 Faster-RCNN 性能。6.2 语义分割表 9：在 ADE20K 上评估各种基础网络的 FCN 性能。
cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？

卷积参数是模型学习出来的，卷积核的大小以及个数是人工来确定的，二维卷积卷积核大小一般是1*1，3*3，5*5，7*7这样奇数的。卷积核的个数就是网络的channel数，常见的128 256 512这种，需要根据具体任务确定。另外最近神经网络自动搜索结构非常火，最有名的就是谷歌的NASnet，采用某种启发式遍历来寻找对于特定数据集最优的网络结构。
如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器“压扁”了，或者说“拍平”了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。
如果把深度也画出来，效果大概就是这样：（图片来源：mlnotebook）如前所述，卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，都是3 。顺便说下，输入图像深度为3，是因为输入图像是彩色图像，深度为3，分别为R、G、B值。作为对比，灰度图像的卷积过滤器是这样的（真2D）：（图片来源：mlnotebook）总之，卷积过滤器的深度和输入数据的深度保持一致就可以了。
深度学习的人工神经网络及卷积神经网络原理是什么？
一、神经网络，也指人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs），是一种模仿生物神经网络行为特征的算法数学模型，由神经元、节点与节点之间的连接（突触）所构成，如下图：每个神经网络单元抽象出来的数学模型如下，也叫感知器，它接收多个输入（x1，x2，x3...），产生一个输出，这就好比是神经末梢感受各种外部环境的变化（外部刺激），然后产生电信号，以便于转导到神经细胞（又叫神经元）。
单个的感知器就构成了一个简单的模型，但在现实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，往往是由多个感知器组成的多层网络，如下图所示，这也是经典的神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层构成。人工神经网络可以映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性、记忆能力、自学习等能力，在分类、预测、模式识别等方面有着广泛的应用。