假期學習回顧與總結

2021-10-09 22:15:25 字數 3249 閱讀 1418

學習內容

專業理論學習:

學習資料介紹:

學習情況介紹:

前期學習順利可能是因為畢設是計算機視覺方面(人臉表情識別),相關資料看的比較多,而且是先實踐再具體按需學習(對自己稍有了解的東西再深入學習總是比新學乙個東西要容易很多)。後期不順可能是因為缺乏一些更基礎的東西,也可能是前期學習有些累了,精力不是很高。

動手學深度學習pytorch版:個人感覺前面一部分理論很多是吳恩達深度學習課程學習過的,用pytorch實現了一遍,不僅讓我對吳恩達深度學習課程學過的理解更深刻,而且也學習了如何使用python**+pytorch框架實現一些基礎演算法。由於吳恩達深度學習學到序列模型沒有再學,動手學深度學習pytorch版也是學到了語言模型,之後有空繼續學吧。

整理在部落格專欄(動手深度學習)

從2023年7月開始每週五進行每週五匯報,現簡單複習回顧,簡單總結一下。(周周之間內容可能不連續,先按照當時匯報做整理)

簡單匯報了吳恩達深度學習,講了深度學習應用,用房價**案例入門理解神經網路,了解不同型別網路的不同應用,了解深度學習熱門原因。

邏輯回歸、啟用函式(sigmoid、tanh、relu、leaky relu函式圖)、損失函式、代價函式、梯度下降演算法、前向傳播和反向傳播、for迴圈與向量化技術、python廣播機制、神經網路結構圖。

除此之外還簡單匯報了一下之前做的人臉表情識別。(剛剛簡單回顧了一下老師提出的建議,收穫很大,認真做科研呀!)

兩大部分:吳恩達深度學習+**

《 xception: deep learning with depthwise separable convolutions 》

吳恩達深度學習

**在此次ppt匯報不是很全面,在2020.7.24詳細匯報了。

1、 xception

網路架構的介紹、keras搭建網路、訓練網路

視覺化的**與結果已上傳在我的

csdn

部落格訓練**詳解見:

這裡這列出小結內容:

inception

xception

■ 小結:從常規卷積

->

典型的inception ->

簡化的inception ->

極端的inception

,實際上是

輸入通道分組的乙個變化過程。

① 常規卷積可看做將輸入通道當做整體,

不做任何分割。 ②

inception

則將通道分割成3至

4份(通道分組),

進行1×1

的卷積操作。 ③

極端的inception

則每乙個通道都對應乙個

1×1的卷積。

引入深度可分離卷積

inception,稱之為

xception

extreme inception)。

■ 極端的

inception

模組與xception

**的主角

-深度可分離卷積

的兩點區別: ①

順序相反

深度可分離卷積

先進行

channel-wise

的空間卷積,再進行

1×1

的通道卷積,

inception

則相反。 ②

是否有非線性啟用

inception

中,每個操作後會有乙個

relu

的非線性啟用,而

深度可分離卷積

則沒有。

2、

學會使用

labelimg

和labelme

進行目標檢測資料集標註,

labelme

和labelimg類似,但生成的標註檔案型別不同,應根據需要選擇合適的方式標註。

吳恩達深度學習課程

梯度下降法(梯度下降演算法)、mini-batch梯度下降法、優化演算法(指數加權平均數、動量梯度下降法(

momentum )、rmsprop 演算法、

adam

演算法)、超引數、正交化、查準率、查全率、遷移學習、多工學習、端到端的深度學習

吳恩達深度學習

以下**於自己的ppt 

接觸目標檢測演算法,重點匯報了yolo系列的one-stage演算法。

ppt具體內容整理在另一篇部落格

學習r-cnn

系列演算法,並作對比總結。

(自我評價:這些演算法用到的時候還是需要再深入學習的。)

ppt具體內容整理在另一篇部落格

介紹了一些基於摔倒行為的目標檢測演算法。開始接觸freemind,真心好用。

學習摔倒檢測演算法。《

基於卷積神經網路和

xgboost

的摔倒檢測

》一文提出的摔倒檢測演算法準確率較高,達到

98.3%

2020-06-02 13:47:02

)。

本週進展主要是專案方面,暫不公開。

介紹了幾種常見的卷積神經網路,並整理部落格專欄。

ppt具體內容見

很遺憾前段時間學的太狠了,不小心落枕+長期看電腦,頸椎出現了問題。

繼續專案文獻調研。

今天竟然是2023年9月最後一天,我也要準備研究生開學了,好好加油呀。

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