目錄
一、經典網絡
二、Residual Networks（ResNets）
三、Inception
四、使用開源的實作建議以及遷移學習
五、資料增強
六、計算機視覺現狀
總綱
經典的網絡
ResNet
Inception
一、經典網絡
吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 
吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 二、Residual Networks（ResNets）
吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 一般前後次元設計成相同的，如果不同的話，那就添加一個w來設定成相同的次元
吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 三、Inception
吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 1×1網絡：壓縮信道
吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 Inception的基本思想是：該網絡不需要認為決定使用哪個過濾器，或是否需要池化，而是由網絡自行确定這些參數，你可以為網絡添加所有可能的值，然後把這些輸出都連接配接起來，讓網絡自己學習它需要什麼樣的參數、采用哪一個濾波器
但是代價就是計算成本
如何計算計算量：
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吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 但是，Inception網絡層如何做到代替人工來确定卷積層中的過濾器、确定是否需要池化層等等，這個是怎麼做到的呢？？？等看論文的時候再去了解吧，網上都沒有一個比較好的解釋
四、使用開源的實作建議以及遷移學習
因為論文裡面的參數很難調整，即使是專業的學生也是很難複制他人的成果。
但是很多人都會将自己的研究成果開源，那麼找一個開源的代碼來說就很不錯！！！
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不如從别人已經訓練很久的權重的參數開始訓練自己的權重！進展就會相當快！
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吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第二周 深度卷積網絡執行個體一、經典網絡二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用開源的實作建議以及遷移學習五、資料增強 六、計算機視覺現狀 
