優化與深度學習
優化與估計
儘管優化方法可以最小化深度學習中的損失函式值，但本質上優化方法達到的目標與深度學習的目標並不相同。
優化方法目標：訓練集損失函式值
深度學習目標：測試集損失函式值（泛化性）
優化在深度學習中的挑戰：
（1）區域性最小值
（2）鞍點
（3）梯度消失
梯度下降
目前我們大多數遇到的問題都可以建成最優化模型進行求解。通過優化方法可以訓練出最優化的模型。常見的優化方法主要有以下幾種：梯度下降法、牛頓法和擬牛頓法、共軛梯度法等。
這篇博主整理的優化方法非常完整。可以參考
cv方向影象識別檢測
1.目標檢測和邊界框
%matplotlib inline
from pil import image
import sys
'/home/kesci/input/'
)import d2lzh1981 as d2l
# 展示用於目標檢測的圖
;# 加分號只顯示圖
# bbox是bounding box的縮寫
dog_bbox, cat_bbox =[60
,45,378
,516],
[400
,112
,655
,493
]def
bbox_to_rect
(bbox, color)
:# 本函式已儲存在d2lzh_pytorch中方便以後使用
# 將邊界框(左上x, 左上y, 右下x, 右下y)格式轉換成matplotlib格式：
# ((左上x, 左上y), 寬, 高)
return d2l.plt.rectangle(
xy=(bbox[0]
, bbox[1]
), width=bbox[2]
-bbox[0]
, height=bbox[3]
-bbox[1]
, fill=
false
, edgecolor=color, linewidth=2)
fig = d2l.plt.imshow(img)
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(dog_bbox,
'blue'))
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(cat_bbox,
'red'))
;
如果你是一位攝影愛好者，也許接觸過濾鏡。它能改變**的顏色樣式，從而使風景照更加銳利或者令人像更加美白。但乙個濾鏡通常只能改變**的某個方面。如果要**達到理想中的樣式，經常需要嘗試大量不同的組合，其複雜程度不亞於模型調參。
若下圖所示：
首先，我們初始化合成影象，例如將其初始化成內容影象。該合成影象是樣式遷移過程中唯一需要更新的變數，即樣式遷移所需迭代的模型引數。然後，我們選擇乙個預訓練的卷積神經網路來抽取影象的特徵，其中的模型引數在訓練中無須更新。深度卷積神經網路憑藉多個層逐級抽取影象的特徵。我們可以選擇其中某些層的輸出作為內容特徵或樣式特徵。
如上圖為例，這裡選取的預訓練的神經網路含有3個卷積層，其中第二層輸出影象的內容特徵，而第一層和第三層的輸出被作為影象的樣式特徵。接下來，我們通過正向傳播（實線箭頭方向）計算樣式遷移的損失函式，並通過反向傳播（虛線箭頭方向）迭代模型引數，即不斷更新合成影象。樣式遷移常用的損失函式由3部分組成：內容損失（content loss）使合成影象與內容影象在內容特徵上接近，樣式損失（style loss）令合成影象與樣式影象在樣式特徵上接近，而總變差損失（total variation loss）則有助於減少合成影象中的噪點。最後，當模型訓練結束時，我們輸出樣式遷移的模型引數，即得到最終的合成影象。
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