深度学习网络结构问题

qq_41809950 2018-10-29 09:07:24

在深度学习中，输入数据改变，但是深度训练的误差不变怎么回事？

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汇总一些深度学习网络结构图的工具，这些软件都是只能作为模型图的辅助，更常见的模型组合型的图还是要ppt来画了，或许还有visio。

机器学习中有一个通用的三步走的策略：1.function set 2. cost function 3. find the best model。而在深度学习中同样也是通用的：第一步：设计一个网络结构，网络结构的参数的不同，组成了一系列的function set，通常深度学习中需要我们自己去设计出网络的结构，然后让其自动学习其中的参数；设计损失函数，通常损失函数根据任务不同需要设计不同的损失函数；根据损失函数，让机器自己去学习得到所设计网络中的各个参数。...

深度学习初探——入门DL主流框架作者实验楼关注 2017.03.09 14:30 字数 2541 阅读 3294评论 0喜欢 2 深度学习概念 深度学习 (deep learning)：深度学习是机器学习中的一个分支，试图通过具有多个处理层的计算模型对数据进行多层抽象。这个抽象的结果即是数据一种表达，而深度学习也可看成表达学习（表征学习）的一种方法，深度学习的好

1 Lenet 7层：卷积+下采样+卷积+下采样+全连接+全连接+全连接可以很好的进行数字识别第一次运用卷积神经网络参考：(39条消息) 详解深度学习之经典网络架构（一）：LeNet_chenyuping333的博客-CSDN博客_lenet网络结构详解 https://blog.csdn.net/chenyuping333/article/details/82177677 1 Alexnet 5层卷积+3层全连接参考： (39条消息) 图像识别-AlexNet网络结构详解_算法之美-CSDN博

随着深度学习的普及开来，设计一个网络结构变得越来越“简单”，如果一个新的网络只是简单的卷积、池化、全连接，改改其中的参数，那就大错特错了。所以网络在应用中，往往要面临的问题是：如何设计一个好的网络结构。目前常见的网络结构：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可谓曾一战成名，它们都具有自身的特性，它们都提出了创新点。设计一个优秀网络的第一步是学习这些优秀的网络。 LeNet 是由Yann LeCun完成的具有开拓性的卷积神经网络，是大量网络结构的起点。网络给出了卷积网络

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