文档介绍：卷积神经网络PPT模板
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
❶卷积神经网络初探 ■目栋分类 ■目标检测
■ LeNets 结构
■完整的CNN
❷基本单元
■输入层
■卷积层
■非线性
■池化层
■全连接层
■可视化
□ Batch Normalization
❸反向传播训练
❹优化
■局部最小值
■鞍 A (saddle point)
Gradient Descent
Momentum
NAG
ij适应学习率方法
❺防止过拟合
Data Augmentation
L1和L2正则化
Early stopping
Dropout
❻CNN的结构演化
O初探—目标分类
PREDICTED CONCEPT
PROBABILITY
口甫乳动物
8・ 999
野生动物
8・ 998
沒有人
◎原
非洲彖
_群
0・ 973
热带草原
0・ 970
运动
0・ 967
PREDICTED CONCEPT
PROBABILITY
马路
交通
城市
0・ 997
0・ 994
运输系统
8・ 986
汽车
高速公賂
0・ 978
街道
城市的
旅游
8・ 974
0・ 969
0・ 966
O初探—目标检测
person ;
Itraffic light:
person
:
bicycle:
rcnn ・f)916
person:
motorcycle:
car!
[Rich feature hierarchies for
■目标分类与目标检测 accurate object detection and
semantic seqmentation, Girshick et ■副标分类不需要岌住 al., CVPR2014]
■杨体检测需要定住出杨体的住置(bbox), 且要把所有图片中的杨体都帜别定伐•出 来。