第52期 HackCV 日报

迁移学习是方便快速使用现有模型解决新问题的方法,本文对迁移学习中的学习率的设置策略进行了探索,使用三种不同的数据集进行了实验,理论上差分学习率效果要好一些,但实验结果表明和固定学习率并没什么区别,只是有时收敛更快,但实现和调节的难度比理论上所谓的用处大多了。

keras发表了其对于API设计时如何考虑用户体验的文章,里面包含了三点:设计端到端的workflow、减少用户的认知负担、提供有用的反馈。不要以为写的是API接口,就可以忽视用户体验,忽然明白了为什么大家那么喜欢Keras了。

卷积是深度学习领域的基础,尤其是在计算机视觉领域。使用现有的框架实现卷积就是一行代码的事情,但其背后的原理到底是什么呢?一个三通道的图像如何映射到32个巻积层呢?池化和ReLU又是怎么操作的呢?浅层卷积和深层卷积有什么不同呢?这篇文章中的四幅图很好的解释了这些问题。