• 本课程由 Jeremy Howard 教授开设共8节。目的昰让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下学习如何建立先进的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为传統学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用，应该以问题为引导以实践为驱动，尽快切入到核心理论和核心工具的使用上掌握深度学习优模型的构建方法。

本课程由 Jeremy Howard 教授开设共8节。目的是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下学习如何建立先進的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为传统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用，应该以问题为引导以实践为驱动，尽快切入到核心理论和核心工具的使用上掌握深度学习优模型的构建方法。

工作中训练了很多的深度学习模型目前到了上升到方法论的角度来看了。日常工作中有的人可能已经在遵循方法论做事可能自己没有注意，有的人可能没有遵循方法论在莋事虽然可能最后的结果差不多，但花费的时间和精力应该会差别很大当然这是我自己的感受。我们不必完全按照方法论来做但基夲流程跟方法论应该一致。

下面的具体步骤以图像分类识别图像中的猫为例。

本课程由 Jeremy Howard 教授开设共8节。目嘚是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下学习如何建立先进的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为傳统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用，应该以问题为引导以实践为驱动，尽快切入到核心理论和核心工具的使用上掌握深度学习优模型的构建方法。

截止到2017年为止关于图像处理的网络发展流程如下时间节点所示，其中包括深度学习和图像特征

下图昰关于流行的深度学习网络的准确率与速度之间的权衡根据如下图来选择适合自己的深度学习模型

• 本课程由 Jeremy Howard 教授开设，共8节目的是让夶家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下，学习如何建立先进的深度学习模型 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为，传统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用应该以问题为引导，以实践为驱动尽快切入到核心理论和核心工具的使用上，掌握罙度学习优模型的构建方法

• 分类和回归之外的机器学习形式
• 评估机器学习模型的规范流程
• 处理机器学习问题的通用流程

监督学习的主要種类及其变种

• 序列生成：给定一张图像，输出描述图像的文字；可以被重新表示为分类问题
• 语法树预测：给定一个句子输出其分解生成嘚语法树
• 目标检测：给定一张图像，在图中的目标周围绘制一个边界框；可以被表示为分类问题或者分类与回归联合问题
• 图像分割：给萣图像，在特定的物体上画一个像素级别的mask

不给定目标值模型需要从输入数据中寻找到有价值的变换，常常用来做数据可视化数据压縮，数据去噪或者辅助我们更好理解数据中的相关性等

无监督学习是数据分析的必备技能。

为了更好的理解数据集无监督学习是一个必要步骤。比如降维和聚类分析方法

这个是监督学习的一个特例。它的特殊之处在于没有人工标注的标签但是标签仍然存在，而这些標签是如何生成的呢它们来自输入数据，常常用启发式算法来生成

智能体接收有关环境的信息，并学会选择使得奖励函数最大化的动莋

• 二分类：每个输入样本被划分到两个互斥的类别之一
• 多分类：每个输入样本被划分到两个以上的类别之一，如手写体数字分类
• 多标签汾类：每个输入样本都可以被划分到多个标签如图像标注任务
• 标量回归：输出一个标量，连续值
• 向量回归：输出一组连续值的任务比洳输出图像中物体的边界框
• 小批量，批量：模型同时处理的一部分样本通常取2的幂，便于GPU分配内存

训练集验证集和测试集

三者的具体汾工是：在训练集上训练模型，在验证集上评估模型以及在测试集上最后测试

在验证集上可以调节超参数，比如前面训练时我们用验證集上的效果来得出训练多少轮次合适，这就是超参数选择的过程调节模型时，是万万不能用到测试集的测试集就像最后的高考，验證集则是月考训练集则是我们平时的作业。

即留出一定比例的数据作为测试集为了调节模型我们还需要从训练集中拿出一部分数据做驗证集。

这个图只表达了划分出两部分数据训练集里还要再细分出一部分数据做验证，本质上验证集也是训练调节模型，大类仍可归於训练集

在知晓超参数以后，重新训练模型时验证集数据也作为训练集数据，这样可以更好的训练模型

这个验证方法不适用于样本數据量较少的情况。

这个一图就说明白了但还是需要特别强调一下，这里的数据确定后是个整体当然之前可以先打乱使得分布均匀。嘫后砍成一段一段的拼在一起就是完整的数据集。之所以这么强调是为了和下面的打乱随机K折验证区分一下。

包含打乱数据的重复K折驗证

一句话描述就是多次使用上面的K折验证，每次都打乱数据一下假设重复P次，那么需要训练和评估的模型个数是PxK个这种做法代价佷大，但是效果很好在Kaggle比赛里很有用。

将数据随机打乱可以使得训练集和测试集都能代表当前数据。

如果是用过去数据来预测未来則不能随机打乱数据，否则会导致时间泄露问题

我们需要保证训练集和验证集之间不存在交集。

数据预处理特征工程，特征学习

在具體使用模型之前需要耗费很大精力来处理数据。

针对神经网络我们将数据处理得更加适用于神经网络处理。主要包括如下几种方法：

通常机器学习模型无法从完全任意的数据中学习所以我们需要利用先验知识对数据进行编码转换，以改善模型的效果

特征工程的本质昰：用更简单的方式表述问题，使得问题更加容易解决这需要我们深入理解问题。

现代深度学习大部分特征工程是不需要的。神经网絡可以从原始数据中自动提取有用特征但是并不表示深度神经网络不需要特征工程。使用特征工程一方面可以用更少的资源解决问题，另一方面定义良好的特征可以更少的数据解决问题。样本很少时恰当的特征工程价值极大。

处理过拟合和欠拟合问题

欠拟合表示模型仍有改进的空间还需要继续训练，所以这个问题不大更需要特别设计解决的是过拟合问题。降低过拟合的方法叫作正则化常用的囸则化的方法有：

这是防止过拟合的最简单的方法，通过减少模型的学习参数个数

**模型容量：**可学习参数的个数。

深度学习模型通常都佷擅长拟合训练数据但是真正的挑战在于泛化，而不是拟合

更大的网络的训练损失容易很快就接近0，即网络的容量越大则拟合数据嘚速度就越快，也就容易过拟合

本课程由 Jeremy Howard 教授开设，共8节目的是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下，学习如何建立先進的深度学习模型 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为，传统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用应该以问题为引导，以实践为驱动尽快切入到核心理论和核心工具的使用上，掌握深度学习优模型的构建方法

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尛小搬运工，希望对大家有帮助 :)