研究生近3年、工作近3年,见证了深度学习的萌芽和发展,有太多经验和心得,想和大家分享

本文回顾了深度学习领域从2013年至2015年的重要进展,包括AlexNet模型在ImageNet比赛中的胜利及其对激活函数的选择革新、批梯度下降法对深度模型训练的影响等。同时对比了研究生阶段与工作后研究重点的变化。

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2013 年研究生的时候,得知 2012 年 Hinton 教授带领他的团队构建的 AlexNet 模型在 ImageNet 图像识别比赛中,以绝对优势取得冠军。技术发展不破不立,Hinton 破 “ 激活函数 tanh ” 立 “ 激活函数Relu ”,破 “ 预训练 + 微调(hinton 2006年的论文)” 立 “有监督学习”。

2015 年研究生的时候,Hinton 等人又论证了通过 Batch Gradient Descent 方式可以忽略 局部极值 对深度模型的影响。

研究生时候,还主要以 Theano 为主要编程工具,工作后主要以 TensorFlow 为主要编程工具。

研究生的时候,还主要关注 梯度优化器理论、算法,构造新的网络单元或结构;工作后,主要以读论文,实现论文模型,根据业务(量级)优化模型,线上有没有收益为主。

天若有情天亦老,人间正道是沧桑。有些时候,感叹时光易老,不再年少。所以,在整个伟大的时代,我觉得,应该把自己的贡献给整个昂扬的社会。

 

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