第2周学习:卷积神经网络基础

OUC软工高老师 老师 2022-07-16 09:38:09

Part1  视频学习:学习专知课程《卷积神经网络》,主要内容包括:

  • CNN的基本结构:卷积、池化、全连接
  • 典型的网络结构:AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet

Part2  代码练习:需要使用谷歌的 Colab ,大家有任何问题可以随时在群里 AT 我。有部分同学已经做过这部分代码练习,可以略过。

本周大家需要写一个博客回答下面的问题,博客链接在下面提交任务即可,时间截止为下周三(7月20日22:00)

初步计划下周四下午在线讨论,腾讯会议:532-6614-5074

 

本周写博客需要思考的问题:
1、dataloader 里面 shuffle 取不同值有什么区别?
2、transform 里,取了不同值,这个有什么区别?
3、epoch 和 batch 的区别?
4、1x1的卷积和 FC 有什么区别?主要起什么作用?
5、residual leanring 为什么能够提升准确率?
6、代码练习二里,网络和1989年 Lecun 提出的 LeNet 有什么区别?
7、代码练习二里,卷积以后feature map 尺寸会变小,如何应用 Residual Learning?
8、有什么方法可以进一步提升准确率?

 

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