26、计算机视觉的高级深度学习：现代卷积神经网络架构模式

计算机视觉的高级深度学习：现代卷积神经网络架构模式

在计算机视觉领域，我们已经掌握了图像分类和图像分割的基础知识，但要解决实际问题，还需要了解更高级的卷积神经网络（ConvNet）架构模式。本文将介绍一些关键的架构模式，包括模块化、层次结构和复用，以及残差连接和批量归一化。

1. 现代卷积神经网络架构概述

模型的“架构”是指创建模型时所做的一系列选择，包括使用哪些层、如何配置它们以及如何连接它们。这些选择定义了模型的假设空间，即梯度下降可以搜索的可能函数的空间，由模型的权重参数化。一个好的假设空间能够编码我们对问题及其解决方案的先验知识，有助于模型从数据中有效学习。

模型架构的选择往往决定了模型的成败。不合适的架构选择可能导致模型性能不佳，即使有大量的训练数据也无济于事。相反，一个好的模型架构可以加速学习过程，使模型更有效地利用可用的训练数据，减少对大型数据集的依赖。模型架构的设计更像是一门艺术，经验丰富的机器学习工程师能够凭直觉构建高性能的模型，而初学者则常常难以创建一个能够训练的模型。不过，虽然没有明确的科学规则，但也有一些最佳实践可供遵循。

2. 模块化、层次结构和复用

要简化复杂系统，可以采用模块化 - 层次结构 - 复用（MHR）公式。即将复杂系统分解为模块，将这些模块组织成层次结构，并在多个地方重复使用相同的模块。这种方法适用于各种领域，如软件架构、深度学习等。

在深度学习中，模型架构主要是关于如何巧妙地利用模块化、层次结构和复用。流行的卷积神经网络架构不仅由层组成，还由重复的层组（称为“块”或“模块”）构成。例如，VGG16 架构由重复的“卷积 - 卷积 - 最大池化”块组成，并且大多数卷积神经网络通常