摘要：
我们通常是拿到一个任务，譬如图像分类、识别等，搜集好数据后就开始直接用模型进行训练，但是现实情况中，由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练，迭代一两百万次来收敛模型，所以这个时候迁移学习就派上用场了。 什么是迁移学习？ 迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到 阅读全文
摘要：
神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型，比如：feature map与原图很接近，说明它没有学到什么特征；或者它几乎是一个纯色的图，说明它太过稀疏，可能是我们feature map数太多了 阅读全文
摘要：
回顾 简单的浅层神经网络，如三层的卷积神经网络等，在层数比较少的时候，有时候效果往往并没有那么好，在实验过程中发现，当尝试增加网络的层数，或者增加每一层网络的神经元个数的时候，对准确率有一定的提升，简单的说就是增加网络的深度与宽度，但这样做有两个明显的缺点： 更深更宽的网络意味着更多的参数，提高了模 阅读全文