csdn潛水多年，一直在這上面從各處大佬的部落格汲取知識，解決了不少作業(●￣(ｴ)￣●)最近開始了自己在深度學習上的學習，自己學什麼東西都很慢，別人覺得很容易的事情在我看來就很複雜，但仍舊想要搞懂他們，就以此記錄一下自己的整個學習過程吧！可能一開始寫的會非常差吧，但是算是乙個記錄，因為我確實也想不到什麼其他可以記錄的方式了。
alexnet：隨著每個epoch的進行過程中，loss反覆橫跳
epoch = 10
max = 0.709
epoch = 20
max = 0.788
googlenet：epoch = 30
train_loss: 0.852 test_accuracy: 0.821（max）
resnet：第乙個epoch就train_loss: 0.500 test_accuracy: 0.912
使用了遷移學習
epoch = 3
train_loss: 0.293 test_accuracy: 0.926（max）
mobilenet：後面的兩個網路使用了遷移學習，預先加了權重，所以不用跑很多epoch就能達到超級厲害的效果呢！epoch = 5
train_loss: 0.588 test_accuracy: 0.874（max）
本來想用自己的資料集跑下這些網路，但是乙個是資料集整合起來有點複雜，乙個是最近要科研實習結題啦，我再不弄mobilenet_ssd，我都不知道結題該怎麼說o(╥﹏╥)o但還挺喜歡這些小網路的，因為有那麼一絲絲的成就感 (￣▽￣)~*
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