资料：

深度学习基础课程
深度学习大讲堂 - 首期第三讲：深度学习基础

前置：

对深度学习基础知识有一定的了解，
进一步了解它们的内涵

概括图

基础结构单元

• 所有op得知道是什么意思
  • 全连接层的op
  • 卷积层的op
  • …

激活函数

• 为什么说激活函数是神经网络非线性性的来源
• 激活函数的取值范围
• 激活函数的导数

损失函数

• 调整网络：
  • 调网络结构
  • 调损失函数
    • eg：给损失函数加权
• 损失函数的物理意义
• 损失函数的导数

网络训练

• 误差反向传播算法
  • 如何做参数更新
    • Mini-batch SGD
    • AdaGrad
    • …
      深度学习——优化器算法Optimizer详解
  • 能不能不用SGD做参数更新呢？比如用 NAG，LSTM
  • 如何控制学习率
    • 学习率自适应算法
• 优化：
  • 优化目标：
    • 优化网络的准确率
    • 优化网络的训练速度
  • 优化手段：
    • 样本加权
    • 类别加权
    • 损失函数加权
    • …

全连接层

卷积层

• 稀疏连接
• 权值共享
  • 极大地减少了参数数量
• 卷积计算
  • 直观层面的理解
  • 计算机中具体的实现
    • 多通道卷积的快速实现（基于Im2Col操作）
    • 根据实际需要编写反向传播过程
    • 了解底层是创新的基础

反卷积

卷积的逆过程， 实现信号复原

• 具体用途：

  • 全卷积网络（FCN）
    • 目标分割，需要给每一个pixel进行分类
    • 需要使用反卷积层进行上采样（upsamping）

• 生成对抗网络（GAN）

  • 反卷积用来生成图片

Pooling层

特点：引入特征的不变性（这也是后面被诟病的原因）
可能存在的缺点：失去了对信息更精准的描述

• 为了提高特征表示的鲁棒性

  • 什么是特征表示的鲁棒性

• Pooling方式

  • Max Pooling
  • Mean Pooling
  • 随机 Pooling （使用的是有就是加权平均 简称期望）

激活函数

sigmod导数的范围：(0, 1/4]
tanh导数范围：（0，1]
--> 使用tanh 梯度下降收敛速度比sigmod快

• 目前最通用的还是relu
  • relu有比较好的数据表现一致性
  • 其他激活函数在不同的网络结构，不同的数据集，表现效果可能会差别很大…
    
  • 据说 relu 的使用，让 pre-training 失去了意义
    
  • 论文里的原理性讨论还是非常有价值的

dropout

• BN的论文中提到，如果使用了BN，就不需要使用dropout，否则会降低收敛速度

思考：dropout是不是每次都要把一些连接丢掉

不是丢掉，而是让某些神经元输出变成0，但是神经元之间的连接还是保留的，即权重还是保留的
在反向传播的过程中，不调整那些被选中的w

思考：为啥 dropout 有效

• 需要进一步理解这个公式
  

BN （批量归一化）

• 对每一个batch的数据进行标准归一化操作
  • 减均值
  • 除方差

思考：使用模型的时候，如何处理预测样本的数据

在训练的时候，会计算出平均的均值与方差 ～

实验表明，BN可以非常好的加速深度网络的收敛（应该就是加速 Loss 的收敛吧）

Batch Renormalization

随着深度网络的加深
每一batch的样本数越来越少
最后 moving average 计算出来的均值和方差就越来越不准了

moving average 思想