科学边界

1.生产配置文件jupyter notebook --generate-config2.生产密码jupyter notebook password显示：Enter password: **** Verify password: ****将生成的密钥拷贝配置文件echo "c.NotebookApp.password = 'sha1:***************'" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py3.设置访问IPecho "

深度学习中几种常见的激活函数理解与总结https://www.cnblogs.com/XDU-Lakers/p/10557496.html神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80032376这文章详细分析了几个激活函数优缺点，值得分享；饱和激活函数：sigmod：优点：提供非线性激活函数缺点：1.sigmoid函数饱和，使梯度消失；2.sigmoid函数输出不是零中心(zer

构建卷积层时，你要决定卷积核的大小究竟是 1×1，3×3 还 是 5×5，或者要不要添加池化层。而 Inception 网络的作用就是代替你来决定，虽然网络架构因此变得更加复杂，但网络表现却非常好.1.Inception基本思想：同时添加多个滤波器，将每个滤波器输出叠加一起，作为总输出，让网络自己学习它需要什么样的参数，采用哪些过滤器组合。注：多个滤波器输出的维度应该相同；比如MAX-POOL采取特殊的池化层，保证输出维度28x28缺点：显而易见，Inceptin网络计算量非常庞大；以5x5卷

非常深的网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸的问题；由于网络太深，反向传播求导相乘项较多，当激活函数导数小于1，且初始权重不大时，过多的小数项(0~1.0)相乘结果趋于0，导致梯度消失；当初始权重较大，激活函数接近1，这时容易导致梯度爆炸；远眺链接:可以从某一网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层；利用远眺链接构建能够训练深度网络ResNets，有时超过100层；残差块将a[l]a^{[l]}a[l]直接向后拷贝到网络深层，a[l+2]a^{[l+2]}a[l+

计算机视觉研究中的大量研究，都集中在如何把卷积层，池化层，全连接层这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络；找感觉的最好方法之一，就是去看一些案例，就像学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案例，是个不错的方法；实际上，在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架，往往也适用于其它任务。一些经典的神经网络架构范例，当中的一些思路为现代计算机视觉技术的发展奠定了基础。经典网络：LeNet-5：AlexNetVGGResNet：152层1.LeNet-5paper:http://yann.

1x1卷积可以做什么假如输入一个6x6二维图片，过滤器尺寸为1x1x1, 做1x1的卷积，只是对输入矩阵乘以某个数字，貌似用处不大；但这仅仅是对于6x6x1的信道图片来会说1x1效果不佳；如果是一张6x6x32的图片，那么使用1x1过滤器进行卷积效果如何呢？具体来说，是遍历这36个单元，每个单元计算左边图中的32个数字和过滤器中32个数字的元素智能乘积，然后运用ReLu非线性函数；以...

1.边缘检测常见的都有垂直方向，水平方向边缘检测，sobel算子假如把滤波器的参数，用数据自动训练，就可以得到检测任意边缘检测的滤波器2.Padding卷积计算的缺点：1.丢失边缘信息：每次做卷积运算，图像就会变小，丢弃边缘信息；2.角落边的像素，只会计算一次，而图中间的像素，会被卷积计算多次，意味着丢失了边缘许多信息；未解决这个问题，在做卷积之前，对图像先做填充输出变成 (n...