alexnet如何想出来的的简单介绍

深度学习为什么不过拟合

深度学习：过拟合 为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。

二者的机制是有差别的。过拟合的原因，就是使用了对问题而言过于复杂的表述，所以缓解过拟合的基本方法就是降低对问题表述的复杂度。

深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。

这个好像是不能设置的。除非你的工作站是英文版本。一般工作站安装的时候是给安装光盘的，你看看有没有英文的工作站，跟工程是联系，把工作站重新装一遍。

相关问答

Q1: 一文看懂四种基本的神经网络架构

多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。

Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 Recurrent neural Network(RNN)循环神经网络 Deep Belief Networks(DBN)深度信念网络 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。

在GNN中，函数 不需要满足特定的约束，直接使用多层前馈神经网络，对于函数 ，则需要着重考虑，因为 需要满足压缩映射的条件，而且与不动点计算相关。

根据大脑结构与处理模式，通常分为左、右、内、外四个象限，我们把左外脑被称为大脑结构。每个半球包括：大脑皮层（大脑皮质）：是表面的一层灰质（神经细胞的细胞体集中部分）。

很喜欢 最简单的神经网络--Bp神经网络 一文对算法原理的解释，语言活泼，案例简单，由浅入深。

一共有四种算法及原理，如下所示：自适应谐振理论（ART）网络 自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。

Q2: YOLOV2简介

1、YOLOv1采用的训练网络是GoogleNet，YOLOv2采用了新的分类网络Darknet-19作为基础网络，它使用了较多的3*3卷积核，并把1*1的卷积核置于3*3的卷积核之间，用来压缩特征，同时在每一次池化操作后把通道(Channels)数翻倍(借鉴VGG网络)。

2、YOLO是一种流行的物体检测算法，全称为You Only Look Once。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，它被广泛应用于图像和视频处理领域。

3、YOLO系列算法是一种能满足实时检测要求(FPS 30)的高精度算法，如下图所示，所以受到广大工程应用人员的青睐， 在实际项目中有非常广泛的应用 ，值得初学者投入时间精力去学习、研究和应用。

4、YOLO 是一个基于深度学习的end-to-end、real-time目标检测方法，至今已经有YOLOvYOLOvYOLO9000、YOLOv3 4个版本。

5、因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。另外YOLOv2并不是通过加深或加宽网络达到效果提升，反而是简化了网络。下面主要从两点来介绍下YOLO v2的提升之处。

Q3: 目标检测算法经典论文回顾(一)

作者通过对输入网络的region进行一定的处理(通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框)来增加网络对目标回归框的精度。

框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。

R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域(即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal)，文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络(AlexNet)，得到每个区域内物体的类别。

Confidence： 置信度：包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0，1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli，i∈{1，…K}为一个线性层。

faster rcnn算法大致流程如下：彩色图像通过backbone进行特征提取，输出最后一层的feature map。接着将这些feature map进一步做基于3x3卷积核的特征提取，该目的是增强模型的鲁棒性。

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