B站北邮计算机视觉学习笔记

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深度神经网络的层数计算：

1、计算网络层数时仅统计卷积层与全连接层；

2、池化层与各种归一化层都是对它们前面卷积层输出的特征图进行后处理，不单独算作一层。

小卷积核的优势：

多个小尺寸卷积核串联可以得到与大尺寸卷积核相同的感受野使用小卷积核串联构建的网络深度更深、非线性更强、参数也更少。

平均池化向量化和直接展开向量化的对比：

特征响应图上每个位置的值反应了图像对应位置的结构与卷积核记录的语义结构的相似程度

平均池化丢失了语义结构的空间位置信息

忽略语义结构的位置信息，有助于提升卷积层提取到的特征的平移不变性

1*1卷积的好处：

利用1x1 卷积进行非线性压缩通常不会损失信息。

Resenet关于残差结构： 1.残差结构能够避免普通的卷积层堆叠存在信息丢失问题保证前向信息流的顺畅。 2.残差结构能够应对梯度反传过程中的梯度消失问题保证反向梯度流的通顺。

残差网络性能好的原因：一种典型的解释：残差网络可以看作是一种集成模型！

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