1、深度学习基础知识

1、logical二分分类：下图将一个彩色图片用一个三个二维数组来表示RGB值，然后将RGB矩阵的值依次放入矩阵x中，于是第一个图片用x(1)来表示，依次类推，每一个x对应一个y，然后组合成的关系如下图X和Y所示，经常使用n来表示样本的数量

2、logistic回归：假如我们用y=wx+b来表示一个物体的概率，此时就需要弄一个概率值，也就是将wx+b进行一个函数变化，这个函数是下图所示，这样可以使得y永远在0-1之间，也就可以用来表示一个概率，此时的y就叫做y帽
3、如何训练wx+b中的w和b：
损失函数：用来衡量单个样本中输出值y hot和y的实际值有多接近。在下图中是L函数，当y=1时，需要我们的y hot越大越好，也就使得整个函数表达式为1，同理，当y=0时也是一样。
成本函数：用来衡量全体训练样本上的表现。在下图中是J。我们在logical中就是要找到一个w和b，使得成本函数最小。
这两个函数的定义一般是直接用论文里的，而不是自己定义的

4、梯度下降法训练参数w和b：对于logical来说，大部分的初始化w和b的方法都是可以的，通常使用0来进程初始化；
在下图中，J(w)是成本函数，横轴表示w，公式中埃尔夫表示学习率，表示w增长的快慢，当w初始值在左边时，w会增长到使得J(w)最小值，同理在右边也是的，w的变化是下图中的公式：
这里是单个样本的计算公式

5、m个样本的梯度下降计算：没太看懂
6、向量化：用来消除代码中的for循环，可以减少计算时间，主要是用python的函数，存在于numpy当中，只要有机会就不要用for循环；
前向计算下图说明：单个z表示一个样本的logical函数，然后使用艾尔法函数将其归一化，X表示所有样本的集合，Z表示多个z的集合，a表示每个样本的预测值，A表示每个样本的预测值的集合；

7、python中的广播：可以让代码执行的更快，reshape函数，维数不同的矩阵进行运算，系统会自动将其进行对齐然后进行计算。
8、numpy向量的说明：

2、神经网络概述

1、()表示单个样本，[]表示神经网络的层数，每一次都需要计算这个艾尔法，艾尔法又叫做激活函数，激活函数后作为下一层的输入；

下图是一个神经网络的计算过程：每一层的每个节点都对应一个w和b，这里暂时不太懂

2、激活函数：如果做二元函数，使用艾尔法激活函数；其他基本上都使用Relu激活函数，Relu函数的缺点是小于0时斜率为0；

3、随机初始化权重w和b，使用randow函数，一般初始化参数都很小，最常用的就是0.01

3、计算机视觉知识

1、padding:在做卷积前，给原始数据四周填充元素的行数；不padding的卷积叫做valid
卷积，最后的输出图像的大小为n-f+1；padding的叫做same卷积
2、输入输出的维度计算：nn的图像，ff的过滤器，padding=p，步长s=2，那么输出就是(n+2p-f)/s +1 * (n+2p-f)/s +1；如果(n+2p-f)/s +1不是一个整数，那就向下取整，也就是只在输入图像内做卷积
3、三维图像的卷积：过滤器和输入图像的维数要相同；输入图像的维数和过滤器的个数相同
4、下图显示了一个前向传播的过程：

5、conv卷积层，pool池化层，fc全连接层
6、残差网络：
1 残差块：本来是l层输出到l+1层，但是我们直接将l层的输出放到l+2或者后面的其他层，和它的输出相加然后再使用激活函数，在一个网络当中多次这样操作就使得网络可以更深；有助于解决梯度下降和梯度爆炸的问题

2 1*1的卷积是很有用的，可以压缩信道数量

7、谷歌inception网络：不需要认为决定使用哪个过滤器或是否需要池化，而是由网络自行确定这些参数，可以给网络添加这些参数的所有可能的值，让网络自己学习需要什么样的参数，但是会带来一个计算量很大的问题

下面两图最后的输出是一样的，但是计算量减少为十分之一，


8、inception网络：和上面的第一个图是一样的，就是先分部卷积和池化，最后拼接在一起就行，只不过是由多个模块组成的
9、下载神经网络源码可以去开源网站进行下载
10、迁移学习：将别人的网络下载下来，改变其中的层或者softmax层，当自己的数据集很小时，就只需要改变softmax层就好了，当数据集大时，将所有层的参数当做初始化参数，然后进行训练即可；

11、数据扩充：又叫数据增强，可以垂直翻转，，还有就是随机裁剪(不完美，可能会裁剪到其他区域)，色彩转化(给rgb通道加上不同的失真值)

3、对象检测

1、bounding box预测，yolo算法：给输入图像放一个网格，假如要识别三类物体，那么就会在每个格子中输出8个参数，p，x1,x2,y1,y2,c1,c2,c3，c代表识别的类别，p代表有无物体；
假如我们划的格子是33，最后需要在每个格子当中输出8个参数，那么我们最后的输出就是应该33*8的大小
2、交并比IoU：计算两个边界框交集和并集之比，一般规定IoU>=0.5就说检测正确
3、非最大值抑制：可以确保每个对象只检测一次，一个物体可能会出现在多个网格，每个网格都说，我这里有车，非最大值抑制会计算每个网格中有车的iou，留下最大的那个iou值
4、anchor boxes
5、候选区域：