卷積核:3*3*3 前兩個 3是卷積核大小,後乙個是通道數,指定步長後滑動一次生成 乙個[x,y,1]
假設有n個卷積核,這樣就生成[x,y,n] 縮小大小,厚度增加
引數:n個卷積核 n*3*3 +n(偏執)
對於32*32*3的 ----->28*28*64 卷積
28*28*64 -------> 14*14*64 池化
通常也有濾波器 2*2 每次滑動步長為2 意思就是不重疊
池化方法通常是最大池化法:在2*2的4個值中選取最大的作為結果 沒有引數,64的深度不變
通常使用最大池化,不是均值池化:因為它表示的是神經元在某一區域的感知, (只可意會,不和言傳)
一般不用0填充
（x-均值）/標準差 是的均值變為0
dropout
caffe2----》caffe2:檔案形式，不用寫**，
torch-----》pytorch:動態圖，定義，計算一起 科研型
theano----》tensorflow：靜態圖，先定義圖，後執行 產品類
keras：作為tensorflow的高階應用程式介面 物件導向
神經網路架構：alexnet，vggnet，googlenet，resnet
其他的架構：nin,wide resnet
lenet：數字識別領域
alexnet：卷積，池化，歸一化，在卷積，池化，全連線 與lenet類似，只不過層數變多
vgg 16 19
googlenet 22 沒有全連線層
resnet 152層 殘差網路
1，cnn，卷積神經網路，是以卷積為核心的一大類網路。
2，lenet、alexnet、vgg、googlenet，屬於cnn。
3 ，rcnn、fast rcnn、faster rcnn、yolo、yolov2、ssd，也屬於cnn，但和2是另一條路線。
2和3的區別在於，2屬於用於影象分類的cnn，3屬於用於目標檢測的cnn。
1，影象劃分為n多小塊（可能是每個畫素就是一塊，但複雜度高 ），分別識別屬於那一類，然後合在一起
對於相鄰或重複的塊，可以共享計算
2，全連線卷積網路
知道物體數量
使用框框框主一類事物
1，框框大小變化位置移動，以此尋找目標位置 計算量大
2，尋找點狀n個點狀候選區（1000-2000），經過卷積計算rcnn
3，fast-rcnn
4，ssd 分為nxn的網格，檢測每個格中概率
5，mask rcnn
pixelrnns
pixelcnns
自編碼器vae
生成式對抗網路
自動駕駛
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目標計數
目標分類，定位目標
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