一、学习心得及问题
心得
赵亮:对于卷积神经网络的定义有了初步的理解，卷积神经网络在图片分类、检索、分割、检测，人脸识别等领域有广泛的应用。使用局部关联、参数共享的方式解决了全连接网络过拟合的缺点。同时也了解了卷积的具体含义，对AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神经网络结构有了初步的概念。
何静：卷积神经网络(CNN) 属于人工神经网络的一种，它的权重共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图片的变形（如平移、比例缩放、倾斜）等具有高度不变形。
何芝霞：积神经网络是由卷积、池化、全连接组成，卷积神经网络可以应用在检测、分割、人脸识别方面，并且人脸识别可以达到一定的精确度。卷积是对两个实变函数的一种数学操作，池化一般处于卷积层与卷积层之间，全连接层与全连接层之间，通常全连接层在卷积神经网络尾部，此外我又了解了残差学习网络，见到了卷积神经网络的实操。
黄登伟：卷积神经网络的基本应用有图片分类、检索、检测、分割、人脸识别、人脸表情识别、图像生成、自动驾驶。
深度学习三个步骤：首先是搭建神经网络结构，然后找到一个合适的损失函数，比如交叉熵损失和均方误差等，最后是找到一个合适的优化函数，更新参数，比如反向传播（BP）和随机梯度下降（SGD）等。
传统神经网络和卷积神经网络区别：传统神经网络采用全连接网络处理图像，参数太多，导致过拟合问题；卷积神经网络是局部关联，参数共享。
卷积：卷积是对两个实变函数的一种数学操作，对于图像一般是二维卷积。卷积涉及的基本概念有input，filter，weights，感受野，特征图，padding，channel（深度），输出。
池化：（pooling）保留了主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力，一般处于卷积层之间。常用是最大值池化。
典型结构——AlexNet。使用了relu函数，解决了梯度消失问题，计算速度提高，收敛速度更快；dropout（随机失活）随机关闭部分神经元，测试时整合所有神经元，解决了过拟合问题，减少了参数量；数据增强。参数量在全连接层增加。
典型结构——ZFNet。网络结构同AlexNet，只是改变了感受野大小、步长和滤波器个数。
典型结构——VGG。参数更多，层数更多。
典型结构——GoogleNet。网络包含22个带参数的层，参数是AlexNet的1/12，没有FC层。降低参数量，增加了非线性激活函数。多个inception结构堆叠。没有额外的全连接层。辅助分类器解决了由于模型深度过深导致的梯度消失的问题。
典型结构——ResNet（残差学习网络）。深度有152层。去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。实现为:f(x)+x。
路芸蔓：全连接网络在处理图像时存在参数过多导致过拟合的问题，卷积网络局部关联，参数共享，具有更高的准确性。卷积网络的基本应用有：分类；检索；人脸识别；图像生成；图像风格转化；自动驾驶。深度学习三部曲：搭建神经网络结构；找到一个合适的损失函数；找到一个合适的优化函数，更新参数。池化是保留主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力。
肖大智：
问题：
赵亮：对于典型结构之间的关系和区别还没有掌握的很清晰
何静：1. Padding和全连接的作用是什么呀？（看网课听的迷迷糊糊的）2. 为什么AlexNet没有VGG应用广泛呢？
何芝霞：1.池化怎样提高模型的泛化能力，同时又是怎样防止过拟合 2.残差神经网络和卷积神经网络的联系
黄登伟：卷积的参数量怎么算？
路芸蔓：
肖大智：
二、代码练习
赵亮：https://www.cnblogs.com/OucStars/p/15418175.html
何静：https://blog.csdn.net/m0_52632116/article/details/120758957?spm=1001.2014.3001.5501
何芝霞：https://www.cnblogs.com/www-hezhixia-com/
黄登伟：https://www.cnblogs.com/haohaoxuexiyibeizi/p/15399733.html
路芸蔓：https://www.cnblogs.com/www-hezhixia-com/articles/15416859.html
肖大智：
标签：www,卷积,神经网络,池化,拟合,参数 来源： https://www.cnblogs.com/OucStars/p/15417882.html
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