奶爸为8岁女儿解读深度进修篇之：11个究竟
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以下是由 Yann Lecun 计划的原始 LeNet-5 卷积神经收集的概述，他是早期回收该技能举办图像识此外人之一。
原始论文中的 LeNet-5 架构（来历：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf） 究竟 9：深度进修只是基于反馈回路的一连改造 技能之美不只来自卷积，并且来自收集自身进修和顺应的手段。通过实现名为反向撒播的反馈回路，收集将行使权重来减轻和克制差异层中的一些「神经元」。 我们来看看收集的输出，假如揣摩（输出 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 或 9）是错误的，我们要看一下是哪个/些过滤器「出了错」，找到之后，我们给这个/些过滤器一个小小的权重，这样它们下次就不会犯同样的错误。瞧！体系在进修并不绝改造本身。 究竟 10：这统统都声名，深度进修是易并行进程 提取数千个图像，运行数十个过滤器，回收下采样，扁平化输出...... 全部这些步调可以并行完成，这使得体系易于并行。它只是 GPGPU（通用图形处理赏罚单位）的美满用例，很是得当大局限并行计较。 究竟 11：必要更准确？那收集就再深一点 虽然这有点过于简朴化，但假如我们看一下首要的「图像辨认比赛」，即 ImageNet 挑衅，我们就可以看到错误率跟着神经收集的深度增进而低落。人们广泛以为，解除其他身分，收集深度的增进将带来更好的泛化手段和精确性。
Imagenet 挑衅赛得胜者错误率 VS 收集中的层数 （来历： https://medium.com/@sidereal/cnns-architectures-lenet-alexnet-vgg-googlenet-resnet-and-more-666091488df5） 结论 我们扼要先容了应用于图像识此外深度进修观念。值得留意的是，险些全部用于图像识此外新架构（医疗、卫星、自动驾驶......）都行使沟通的道理，只是具有差异数目的层，差异范例的滤波器，差异的初始化点，差异的矩阵巨细，差异的能力（如图像加强、dropout、权重压缩...）。观念都是一样的：
手写数字辨认进程 深度进修模子的实习和推理可以归结为并行完成的大量根基矩阵运算，确切地说，这正是我们已有的图形处理赏罚器（GPU）的用途。
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