深度学习细节总结

news2024/9/23 13:26:08

计算机视觉

目标检测，语义分割，目标分类

自然语言处理NLP

数据结构

数据结构
访问元素

线性回归

可以看成是一个单层的神经网络，有显式的解

优化算法

梯度下降，超参数：学习率、批量大小

分类回归

单层感知机，多层感知机

多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型，常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU；
Softmax来处理多分类问题
多层感知机的超参数：隐藏层数，每层隐藏层的大小
验证集数据和测试集数据不能混在一起，k-折交叉验证

过拟合欠拟合

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模型容量：拟合各种函数的能力

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控制模型的复杂度：参数的个数、参数值的选择范围

权重衰退和Dropout

权重衰退是通过刚性的限制权重不超过某个值从而降低模型复杂度
丢弃法将一些输出项随机设置为0来控制模型复杂度，丢弃概率是控制模型复杂度的超参数

数值稳定性

梯度爆炸
梯度消失
保持训练稳定性：将乘法变加法，归一化（梯度归一化，梯度剪裁），合理的权重初始和激活函数

卷积层

每个输出通道可以识别特定模式，可以融合多通道

池化层

输入的通道等于输出的通道，缓解卷积层对位置的敏感性

正则化Regularization

规则化、规范化的意思，使得权重的值不要太大，避免一定的过拟合

批量归一化（Batch Normalization）

批量归一化固定小批量中的均值和方差，然后学习出适合的偏移和缩放
可以加速收敛速度，但一般不改变模型精度，可以使用大一点的学习率加快模型收敛

损失函数

L2 Loss
L1 Loss
Huber Rubost Loss 鲁棒误差

残差网络ResNet

残差块使得很深的网络可以更加容易训练，可以有效的避免训练到后期，梯度太小训练的很慢，通过残差块，可以先训练，然后回过来更新梯度。

图像增广

在线生成图片，做随机增强，不会生成图像增强后的图片
数据增广通过变形数据来获得多样性从而使得模型泛化能力更好，常见的图片增广包括翻转切割变色

finetune（微调）

finetune属于迁移学习的一种，就是在一个较大的数据集上训练好的模型，将模型的结构参数等直接拿过来运用到小数据集上（两个数据集有一定的相似性），但是在最后的fc（分类或者回归问题）要随机初始化参数训练
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锚框

边缘框（BordingBox）

首先生成大量锚框，并赋予标号，每一个锚框作为一个样本进行训练。在预测时使用NMS来去掉冗余的预测

目标检测

R-cnn（区域卷积神经网络）
Mask R-cnn：如果有像素级别的编号，使用fcn来利用这些信息
faster rcnn
精度很高，但是处理速度很慢，不如yolo（you only look once）
ssd（单发多框检测）
不再维护和开发，用的比较少
yolo
yolo将图片均匀分成SxS个锚框，每个锚框预测B个边缘框

语义分割

像素级别的分类，分为背景和其他类型
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转置卷积

可以增大输入图片的高宽，可以简单地理解成反向卷积操作，得到的结果和卷积操作相反
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全连接卷积神经网络 FCN

最后输出的通道数=类别数
样式迁移
分别求一个样式tensor和内容tensor，三个损失，样式、内容、噪点

硬件提升

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序列模型

可以使用马尔科夫预测或者自回归预测

文本预处理
把句子中的一些词转换成能够处理的数据
语言模型
估计文本序列的联合概率，使用统计方法时常采用n元语法
RNN（循环神经网络）
存储一个时序信息
一个预测时序类型模型的好坏可以看成一个分类问题，即下一个token索引的概率，可以使用平均交叉熵来衡量
梯度剪裁
rnn中经常使用梯度剪裁，有效的预防梯度爆炸

门控循环单元GRU

可以控制哪些重要，哪些不重要，能关注的机制（更新门）；能遗忘的机制（遗忘门）

LSTM长短期记忆网络

忘记门：将值朝0减少
输入门：决定不是忽略掉输入数据
输出门：决定是不是使用隐状态

深层循环神经网络

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深度循环神经网络使用多个隐藏层来获得更多的非线性性

双向循环神经网络

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双向循环神经网络通过反向更新的隐藏层来利用方向时间信息
通常用来对序列抽取特征、填空，而不是预测未来

编码器-解码器

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Seq2seq

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Elmo预训练模型

前向后向预测，一词多义

GPT单向语言模型
BERT双向语言模型

束搜索

束搜索在每次搜索的时候保存k个最好的候选选项

k=1时，是贪心搜索
k=n时，是穷举搜索

注意力机制

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我们可以这样来看待Attention机制（参考图为上图）：将Source中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对构成，此时给定Target中的某个元素Query，通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到了最终的Attention数值。所以本质上Attention机制是对Source中元素的Value值进行加权求和，而Query和Key用来计算对应Value的权重系数。
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