Deep learning with python 中文版读书摘录

中文版读书摘录"/>

Deep learning with python 中文版读书摘录

版权归属

Original English language edition, entitled Deep Learning with Python by François Chollet,
published by Manning Publications. 178 South Hill Drive, Westampton, NJ 08060 USA. Copyright © 2018
by Manning Publications.
Simplified Chinese-language edition copyright © 2018 by Posts & Telecom Press. All rights reserved

---

Chapter 1 什么是深度学习

关于数据表征：

关于机器学习：

关于深度学习（层间可视化）：

之前的一个问题似乎有了答案：每个层的卷积核应当是有序不变的。

关于损失函数：

关于反向传播和优化器（Optimizer）：

深度学习的严冬：

神经网络简史：

SVM：

决策树、随机森林、梯度增强机

硬件发展：

本身性质-未来地位：

---

Chapter 2 神经网络的数学基础

张量：

向量是1轴的，向量构成矩阵是2轴的，矩阵构成3D张量是3轴的 5-3-3

ndim shape dtpye

张量切片：

>>> my_slice = train_images[10:100]
>>> print(my_slice.shape)
(90, 28, 28)my_slice = train_images[:, 14:, 14:]my_slice = train_images[:, 7:-7, 7:-7]

 

这里应该就是（TensorFlow的默认格式）和NCHW（Theano的默认格式）。另外PyTorch比较有意思，其Numpy支持的是NHWC，但是Torch本身支持的是NCHW。当输入是三维图像时，喂给网络的（Dataloader出来的）应当是5维Tensor：NCDHW，其中D代表depth。以三维CT为例的话，batch size为1，patch size为512*512*620的话，NCDHW为（1, 1, 620, 512, 512）。C默认为1。

在实践中，当处理Numpy数组时，这些操作也可以使用优化后的内置Numpy函数，这些函数本身将繁重的工作委托给基本线性函数库的实现（(BLAS，如果您安装了）。BLAS是低层次的、高度并行的、高效的张量处理例程，通常在Fortran或C语言中实现。

反向传播：

---

Chapter 3 神经网络入门

神经网络的三个最常见的用例:二分类、多分类和标量回归。

神经网络的主要组件：层、网络、目标函数和优化器。文章对几者进行了较好的总结：

（层+层。。。构成网络；网络有自身初始化，并完成数据变换和结果预测；预测结果和目标真实值之间计算得到损失函数，损失值经优化器得到权重更新）

不得不说，在网络的输入输出形状这点上比PyTorch方便很多，对初学者有利，但是灵活性设计更倾向于PyTorch：

Interesting（满纸荒唐言，一把辛酸泪）：

关于Keras：

Keras是一个模型级的库，可以实现与三大主要平台（后端引擎/后端）的对接：TensorFlow（Google开发）、Theano（University of Montreal MILA Lab开发）、CNTK（Microsoft开发）。

这种方式的优点：

开发过程中可以在两个后端之间无缝切换，这通常是很有用的。例如，对于特定任务，某个后端的速度更快，那么我们就可 以无缝切换过去。我们推荐使用 TensorFlow 后端作为大部分深度学习任务的默认后端，因为它 的应用最广泛，可扩展，而且可用于生产环境。 通过 TensorFlow （或 Theano 、 CNTK ）， Keras 可以在 CPU 和 GPU 上无缝运行。在 CPU 上运行时，TensorFlow 本身封装了一个低层次的张量运算库，叫作 Eigen ；在 GPU上运行时，TensorFlow封装了一个高度优化的深度学习运算库，叫作 NVIDIA CUDA 深度神经网络库（ cuDNN ）。

流程大致：