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在第一遍阅读的时候只需要看题目摘要和结论先看题目是不是跟我的方向有关看摘要是不是用到了我感兴趣的方法看结论他是怎么解决摘要中提出的问题或者怎么实现摘要中的方法然后决定我要不要继续看第二遍在第二遍阅读的时候不需要关注太过工程性的技巧比如输入数据是怎么转换的网络是怎么做分布式训练的第二遍阅读重点关注方法上的创新或者方法上的技巧因为工程上的技巧很复杂不容易复现但是方法上的创新相对比较简单
AlexNet论文精读感想
在介绍部分我们不能只介绍自己使用的方法这很窄比如我想用DETR那我就不能只介绍DETR我可以介绍一下传统的OCR比如CNNYOLO等对于图片领域来说整个机器学习就是在做压缩将本来人能看懂的输入图片经过一个模型最后压缩成一个向量这个向量机器能够识别机器能够学习之后就能够拿它来做搜索、分类等各种各样的事情权重衰减weight decay在深度学习中等价于L2正则化都是让权重w的更新额外包括一个权重衰减项 λ w k λw_k λwk从而当权重特别大的时候w的更新也会特别大。而往往刚开始的损失特别大即模型会让权重w以特别大的步伐向较小的权重w迈进最终导致不让模型学习到过大的权重权重w的更新规则如下 正则化是机器学习和统计建模中常用的一种技术旨在减少模型的过拟合提高模型的泛化能力。通过对模型添加约束或惩罚正则化方法鼓励模型学习更加平滑或更简单的预测函数从而不会对训练数据中的随机噪声做过度复杂的拟合。在实践中这通常意味着对模型参数如权重的大小进行限制。 L1正则化向损失函数添加参数的绝对值之和作为惩罚项。L1正则化倾向于产生稀疏的参数向量即大多数参数值为零这有助于特征选择因为它可以自动忽略不重要的特征。L2正则化向损失函数添加参数的平方和作为惩罚项。L2正则化鼓励参数值趋向于较小的大小从而避免任何参数对模型的预测产生过大的影响。这种方法对于处理参数间高度相关的数据特别有效。
ResNet论文精读感想
在计算机视觉领域可以重点关注某些竞赛的冠军、亚军特别是那些提出了不一样的架构、方法的论文
