百度paddlepaddle 飞桨 API使用及其课程学习心得体会总结

API使用方面

一、和别的API差距挺大的，最主要是文档说明不够详细，基本接口说明杂乱

二、一些高级功能模块还没github讨论区解释的详细，尤其是一些框架，让人感觉不适，要反复去github查找

三、有些语句有些过度封装，程序出bug难找出根本问题

课程学习方面

一、课程方面内容过于浅显，感觉总是侧重模型解释，对理论部分概括少

二、作业及课程内自己写代码过程少，多数调参。个人认为这不利于AI学习

其他

一、 以上仅代表个人观点，我认为飞桨的不足和其他需要改进的地方，不喜勿喷

二、部分学习内容，大家甄别

LeNet：Yan LeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。
AlexNet：Alex Krizhevsky等人在2012年提出了AlexNet[2],
并应用在大尺寸图片数据集ImageNet上，获得了2012年ImageNet比赛冠军(ImageNet Large Scale
Visual Recognition Challenge，ILSVRC）。
VGG：Simonyan和Zisserman于2014年提出了VGG网络结构[3]，是当前最流行的卷积神经网络之一，由于其结构简单、应用性极强而深受广大研究者欢迎。
GoogLeNet：Christian
Szegedy等人在2014提出了GoogLeNet[4]，并取得了2014年ImageNet比赛冠军。
ResNet：Kaiming
He等人在2015年提出了ResNet[5]，通过引入残差模块加深网络层数，在ImagNet数据集上的错误率降低到3.6%，超越了人眼识别水平。ResNet的设计思想深刻地影响了后来的深度神经网络的设计。
LeNet
LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]。1998年，Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征，其架构如 图1 所示，这里展示的是作者论文中的LeNet-5模型：

图1：LeNet模型网络结构示意图
一模块：包含5×5的6通道卷积和2×2的池化。卷积提取图像中包含的特征模式（**函数使用sigmoid），图像尺寸从32减小到28。经过池化层可以降低输出特征图对空间位置的敏感性，图像尺寸减到14。

第二模块：和第一模块尺寸相同，通道数由6增加为16。卷积操作使图像尺寸减小到10，经过池化后变成5。

第三模块：包含5×5的120通道卷积。卷积之后的图像尺寸减小到1，但是通道数增加为120。将经过第3次卷积提取到的特征图输入到全连接层。第一个全连接层的输出神经元的个数是64，第二个全连接层的输出神经元个数是分类标签的类别数，对于手写数字识别其大小是10。然后使用Softmax**函数即可计算出每个类别的预测概率。

AlexNet
虽然LeNet在手写数字识别数据集上取得了很好的结果，但在更大的数据集上表现却并不好。自从1998年LeNet问世以来，接下来十几年的时间里，神经网络并没有在计算机视觉领域取得很好的结果，反而一度被其它算法所超越。原因主要有两方面，一是神经网络的计算比较复杂，对当时计算机的算力来说，训练神经网络是件非常耗时的事情；另一方面，当时还没有专门针对神经网络做算法和训练技巧的优化，神经网络的收敛是件非常困难的事情。

随着技术的进步和发展，计算机的算力越来越强大，尤其是在GPU并行计算能力的推动下，复杂神经网络的计算也变得更加容易实施。另一方面，互联网上涌现出越来越多的数据，极大的丰富了数据库。同时也有越来越多的研究人员开始专门针对神经网络做算法和模型的优化，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet以很大优势获得了2012年ImageNet比赛的冠军。这一成果极大的激发了产业界对神经网络的兴趣，开创了使用深度神经网络解决图像问题的途径，随后也在这一领域涌现出越来越多的优秀成果。

AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接，同时使用了如下三种方法改进模型的训练过程：

数据增广：深度学习中常用的一种处理方式，通过对训练随机加一些变化，比如平移、缩放、裁剪、旋转、翻转或者增减亮度等，产生一系列跟原始图片相似但又不完全相同的样本，从而扩大训练数据集。通过这种方式，可以随机改变训练样本，避免模型过度依赖于某些属性，能从一定程度上抑制过拟合。
使用Dropout抑制过拟合
使用ReLU**函数减少梯度消失现象

图2：AlexNet模型网络结构示意图
VGG
VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman提出，其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。AlexNet模型通过构造多层网络，取得了较好的效果，但是并没有给出深度神经网络设计的方向。VGG通过使用一系列大小为3x3的小尺寸卷积核和池化层构造深度卷积神经网络，并取得了较好的效果。VGG模型因为结构简单、应用性极强而广受研究者欢迎，尤其是它的网络结构设计方法，为构建深度神经网络提供了方向。

图3 是VGG-16的网络结构示意图，有13层卷积和3层全连接层。VGG网络的设计严格使用3×3的卷积层和池化层来提取特征，并在网络的最后面使用三层全连接层，将最后一层全连接层的输出作为分类的预测。 在VGG中每层卷积将使用ReLU作为**函数，在全连接层之后添加dropout来抑制过拟合。使用小的卷积核能够有效地减少参数的个数，使得训练和测试变得更加有效。比如使用两层3×3卷积层，可以得到感受野为5的特征图，而比使用5×5的卷积层需要更少的参数。由于卷积核比较小，可以堆叠更多的卷积层，加深网络的深度，这对于图像分类任务来说是有利的。VGG模型的成功证明了增加网络的深度，可以更好的学习图像中的特征模式。

图3：VGG模型网络结构示意图