CNN的网络结构
最经使用CNN做regression，怎么确定网络的结构确实太头痛了，尽管已经有现有的论文里面已经又很多mode可以参考，例如AlexNet，VGGNet等等，但是和还是很难确定出一个最好的model，最近重新看Stanford的CNN的课程，发现其实已经有一部份已经讲了这个，故简单写写mark一下
1.CNN的基本结构
1.Convolutional layer : 原理很简单，就是图像处理中的filter
2.non-linear Layer： Relu（常用）、sigmoid
3.Pooling layer : 一个downsampling 的过程
4.Normalization Layer ： 现在已经很少用了，因为加入这个效果很小，在Alexnet使用过
5.Fully-Connected Layer
2.Tips
1. zero-padding 的作用
在卷积之前进行zero-padding，利用stride=1，padding_size = (filter_size - 1)/2,则卷积的过程不会改变image的大小，
并只由Pooling layer控制，这样就不用考虑图像的大小了，其次，padding 使得边缘信息不会丢失地太快
2.layer pattern
INPUT -> [[CONV -> RELU]*N -> POOL?]*M -> [FC -> RELU]*K -> FC
“*N”: 重复N次layer [CONV -> RELU]
“？”： 是否有该layer POOL
“*M”： 重复M次layer[CONV -> RELU]*N -> POOL?]
“*K”： 重复K次layer [FC -> RELU]
[CONV -> RELU]*N 可以增大 receptive field ，例如[CONV3 -> RELU]*3与[CONV7->RELU]*1的recoptive field 都是 7*7 ,
但是多次非线性（RELU）使得模型更expressive，而且参数较[CONV7->RELU]*1少，缺点就是memory消耗
3.Layer Sizing Patterns
1.input layer： 通常input image都为2的n次方， 32 (CIFAR-10),224 (AlexNet)
2.conv layers： 使用小的filter（3*3，5*5），通常在第一个conv layer才用大一点的filter，
例如AlexNet采用了（11*11）的filter_size,取stride =1，在实际中通常work better，并且与zero-padding结合，使得卷积不改变图片大小
3.pool layer: 通常取max-pooling （size=2*2，stride =2）
4.model reference
1.lenet
2.AlexNet
3.VGGNet [paper] [code]
4.GoogLeNet(ILSVRC 2014)paper
