Cruise007
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深度学习基本概念入门-1

楼主#
更多 发布于:2020-03-17 17:49
一、深度学习学习内容及方法总结
      深度学习主要涉及模型->策略->算法三个方面的基础知识,为完成系统化知识学习,可以从以下几个方面进行展开:
    (1)模型方面:本部分主要学习常用的基础模型网络,深度学习模型的搭建就像搭积木,一种就是我们可以根据数学理论提出一些新的积木,这部分主要是学术研究,需要有较好的数学和创新能力,另外一种就是熟悉经典的积木,利用这些经典积木完成应用场景模型的开发。经典积木的熟悉可以从“目标检测”、“语义分割”、“分类”三个方面展开,为满足工业场景的需要,需要重点学习和了解“无监督学习”、“小样本学习”、“迁移学习”以及“强化学习”方法。
    (2)策略方面:主要解决问题的目标函数的建立,根据实际问题确定合适的cost function,必要时选择合适的regularization 方法。
    (3)算法:建立好数学模型后,模型的求解可以有多种方法,本部分重点解决迭代的求解问题。
二、开发语言和框架选择
 1、开发语言:验证阶段可以选择python完成算法的验证和开发,为增加算法的信息安全,封装阶段可以选择C++,同时也可以解决和软件配合过程中的线程问题。
2、框架选择:框架优先在tensorflow和pytorch中进行选择,如果追求效率可以选择CNTK,若考虑分布式性能可以考虑MxNet
三、深度学习进阶路线
1、学习机器学习基本概念和理论
2、学习python,并熟悉安装环境和开发环境
3、熟悉框架接口结构,完成简单机器学习算法的开发和测试
4、完成简单卷积神经网络搭建测试
5、复现经典论文
6、针对项目完成调优和网络裁剪
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努力到无能为力,拼搏到感动自己
chenying2815384
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沙发#
发布于:2020-03-17 20:25
Mark一下,,,,,,
yyggdd11
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板凳#
发布于:2020-03-20 15:21
学习一下。。。。。。。
huangxiaoyu
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地板#
发布于:2020-04-07 19:04
学习一下。。。。。。。
zkw502434177
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4楼#
发布于:2020-08-06 10:24
学习一下。。。。。。。
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