计算机视觉算法散乱知识整理

散乱知识整理"/>

计算机视觉算法散乱知识整理

1 全连接层的作用

• 假设你是一只小蚂蚁，你的任务是找小面包。你的视野还比较窄，只能看到很小一片区域。当你找到一片小面包之后，你不知道你找到的是不是全部的小面包，所以你们全部的蚂蚁开了个会，把所有的小面包都拿出来分享了。全连接层就是这个蚂蚁大会~如果提前告诉你全世界就只有一块小面包，你找到之后也就掌握了全部的信息，这种情况下也就没必要引入fc层了  参考来源
• 全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。
• 目前由于全连接层参数冗余（仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右），近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化（global average pooling，GAP）取代FC来融合学到的深度特征，最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。参考来源
• fc层其实就是一个近似线性的分类器

2 Softmax Loss： 

• ，感觉看这篇文章比较好一点，有空可以自己再推一推。
• softmax函数公式：
• Si是第i个神经元的输出  令ai=si
• 使用交叉熵函数，求导比较简单，也可以解决某些损失函数学习缓慢的问题。
•   yi为真实的分类结果

3 L1范数、L2范数 

• L0范数是指向量中非零元素的个数，如果用L0规则化一个参数矩阵W，就是希望W中大部分元素为0，实现稀疏
• L1范数是指向量中各个元素的绝对值之和
• L2范数是指向量各元素的平方和然后开方 。。。再看看
• 事实上 L1 regularization 会使得许多参数的最优值变成 0，这样模型就稀疏了。
• L1范式趋向于产生较少特征，在特征选择时很有用；L2会选择更多特征，但对应权值会接近0

4 损失函数

• 最小均方损失：