深度學習高手筆記 捲1：基礎算法

本書通過扎實、詳細的內容和清晰的結構，從算法理論、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在電腦視覺方向的一些捲積神經網絡，從基礎骨乾網絡、輕量級 CNN、模型架構搜索 3 個方向展開，介紹電腦視覺方向的里程碑算法；第二篇主要介紹深度學習在自然語言處理方向的重要突破，包括基礎序列模型和模型預訓練；第三篇主要介紹深度學習在模型優化上的進展，包括模型優化方法。

通過閱讀本書，讀者可以深入理解主流的深度學習基礎算法，搭建起自己的知識體系，領會算法的本質，學習模型優化方法。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。

刘岩, 澳门大学计算机科学专业硕士, 目前就职于京东零售-技术与数据中心。在学生期间从事人工智能相关研究，发表多篇计算机视觉、自然语言处理等方向的专利和学术论文。毕业后从事深度学习相关工作，擅长前沿人工智能算法的原理分析和应用落地，擅长计算机视觉、自然语言处理等方向的技术, 先后参与并负责了多个深度学习算法在不同场景的业务落地，如光学字符识别、公式识别、人脸识别、手势识别、视频抠像、文本分类/命名实体识别、预训练语言模型、语音识别、图神经网络等。目前主要负责电商场景下预训练语言模型的研发以及舆情风险的智能识别与治理。他的知乎账号: 大师兄。

第 一篇 捲積神經網絡

第 1章 基礎骨乾網絡　3

1.1　起源：LeNet-5和AlexNet　4

1.1.1　從LeNet-5開始4

1.1.2　覺醒：AlexNet　6

1.2　更深：VGG　11

1.2.1　VGG介紹11

1.2.2　VGG的訓練和測試　13

1.3　更寬：GoogLeNet14

1.3.1　背景知識14

1.3.2　Inception v117

1.3.3　GoogLeNet　19

1.3.4　Inception v219

1.3.5　Inception v320

1.3.6　Inception v421

1.3.7　Inception-ResNet23

1.4　跳躍連接：ResNet　26

1.4.1　殘差網絡　26

1.4.2　殘差網絡背後的原理　28

1.4.3　殘差網絡與模型集成　33

1.5　註意力：SENet　33

1.5.1　SE塊　33

1.5.2　SE-Inception 和 SE-ResNet34

1.5.3　SENet 的復雜性分析　35

1.5.4　小結　35

1.6　更密：DenseNet　36

1.6.1　DenseNet 算法解析及源碼實現37

1.6.2　壓縮層　38

1.6.3　小結　38

1.7　模型集成：DPN　39

1.7.1　高階 RNN、DenseNet 和殘差網絡39

1.7.2　DPN 詳解41

1.7.3　小結.42

1.8　像素向量：iGPT　43

1.8.1　iGPT 詳解44

1.8.2　實驗結果分析48

1.8.3　小結　49

1.9　Visual Transformer 之 Swin Transformer　49

1.9.1　網絡結構詳解50

1.9.2　Swin Transformer 家族59

1.9.3　小結.60

1.10　Vision Transformer 之 CSWin Transformer60

1.10.1　CSWin Transformer 概述61

1.10.2　十字形窗口自註意力機制61

1.10.3　局部加強位置編碼　62

1.10.4　CSWin Transformer 塊63

1.10.5　CSWin Transformer 的復雜度　63

1.10.6　小結　64

1.11　MLP :MLP-Mixer　64

1.11.1　網絡結構　64

1.11.2　討論　67

第　2 章 輕量級 CNN68

2.1　SqueezeNet　68

2.1.1　SqueezeNet 的壓縮策略　69

2.1.2　點火模塊　69

2.1.3　SqueezeNet 的網絡結構　70

2.1.4　SqueezeNet 的性能　72

2.1.5　小結　72

2.2　MobileNet v1 和 MobileNet v2　73

2.2.1　MobileNet v1　73

2.2.2　MobileNet v2　77

2.2.3　小結　79

2.3　Xception　80

2.3.1　Inception 回顧　80

2.3.2　Xception 詳解　81

2.3.3　小結　82

2.4　ResNeXt　82

2.4.1　從全連接講起83

2.4.2　簡化 Inception　83

2.4.3　ResNeXt 詳解84

2.4.4　分組捲積　84

2.4.5　小結　85

2.5　ShuffleNet v1 和 ShuffleNet v2　85

2.5.1　ShuffleNet v185

2.5.2　ShuffleNet v288

2.5.3　小結　92

2.6　CondenseNet　92

2.6.1　分組捲積的問題　93

2.6.2　可學習分組捲積　93

2.6.3　架構設計　96

2.6.4　小結　96

第　3 章 模型架構搜索　97

3.1　PolyNet　97

3.1.1　結構多樣性98

3.1.2　多項式模型98

3.1.3　對照實驗　100

3.1.4　Very Deep PolyNet　101

3.1.5　小結102

3.2　NAS　103

3.2.1　NAS-CNN103

3.2.2　NAS-RNN106

3.2.3　小結　108

3.3　NASNet　108

3.3.1　NASNet 控制器　109

3.3.2　NASNet 的強化學習110

3.3.3　計劃 DropPath110

3.3.4　其他超參數111

3.3.5　小結　111

3.4　PNASNet　112

3.4.1　更小的搜索空間　112

3.4.2　SMBO　113

3.4.3　代理函數　114

3.4.4　PNASNet 的實驗結果115

3.4.5　小結　116

3.5　AmoebaNet　116

3.5.1　搜索空間　117

3.5.2　年齡進化　118

3.5.3　AmoebaNet 的網絡結構120

3.5.4　小結　121

3.6　MnasNet　121

3.6.1　優化目標　122

3.6.2　搜索空間　124

3.6.3　優化策略　125

3.6.4　小結　126

3.7　MobileNet v3　126

3.7.1　參考結構　127

3.7.2　網絡搜索　127

3.7.3　人工設計　129

3.7.4　修改 SE 塊　131

3.7.5　Lite R-ASPP　132

3.7.6　小結　133

3.8　EfficientNet v1　133

3.8.1　背景知識　133

3.8.2　EfficientNet v1 詳解135

3.8.3　小結　137

3.9　EfficientNet v2　137

3.9.1　算法動機　137

3.9.2　EfficientNet v2 詳解139

3.10　RegNet　141

3.10.1　設計空間　141

3.10.2　RegNet 詳解　145

3.10.3　小結　151

第二篇 　自然語言處理

第　4 章 基礎序列模型　155

4.1　LSTM 和 GRU　155

4.1.1　序列模型的背景　155

4.1.2　LSTM　157

4.1.3　GRU　159

4.1.4　其他 LSTM　159

4.2　註意力機制　160

4.2.1　機器翻譯的註意力機制160

4.2.2　圖解註意力機制　161

4.2.3　經典註意力模型　166

4.2.4　小結　170

4.3　Transformer　170

4.3.1　Transformer 詳解171

4.3.2　位置嵌入　177

4.3.3　小結　178

4.4　Transformer-XL　179

4.4.1　Transformer 的缺點　179

4.4.2　相對位置編碼181

4.4.3　Transformer-XL 詳解　183

4.4.4　小結　185

第　5 章 模型預訓練　186

5.1　RNN 語言模型　187

5.1.1　語言模型中的 RNN187

5.1.2　訓練數據　188

5.1.3　訓練細節　188

5.2　ELMo　189

5.2.1　雙向語言模型189

5.2.2　ELMo 詳解191

5.2.3　應用 ELMo 到下游任務192

5.2.4　小結.192

5.3　GPT-1、GPT-2 和 GPT-3　192

5.3.1　GPT-1：無監督學習193

5.3.2　GPT-2：多任務學習196

5.3.3　GPT-3：海量參數197

5.3.4　小結　200

5.4　BERT　200

5.4.1　BERT 詳解　201

5.4.2　小結　205

5.5　BERT“魔改”之 RoBERTa、ALBERT、MT-DNN 和 XLM　205

5.5.1　成熟版 BERT ：RoBERTa　206

5.5.2　更快的 BERT ：ALBERT　207

5.5.3　多任務 BERT ：MT-DNN　207

5.5.4　多語言 BERT ：XLM　209

5.5.5　小結211

5.6　XLNet　211

5.6.1　背景知識.212

5.6.2　XLNet 詳解213

5.6.3　小結.216

5.7　ERNIE（清華大學）　216

5.7.1　加入知識圖譜的動機217

5.7.2　異構信息融合217

5.7.3　DAE.220

5.7.4　ERNIE-T 的微調220

5.7.5　小結221

5.8　ERNIE（百度）和 ERNIE 2.0　221

5.8.1　ERNIE-B222

5.8.2　ERNIE 2.0.223

5.8.3　小結226

第三篇 　模型優化

第　6 章 模型優化方法229

6.1　Dropout　230

6.1.1　什麽是 Dropout.230

6.1.2　Dropout 的數學原理231

6.1.3　Dropout 是一個正則網絡232

6.1.4　CNN 的 Dropout232

6.1.5　RNN 的 Dropout233

6.1.6　Dropout 的變體234

6.1.7　小結.236

6.2　BN　237

6.2.1　BN 詳解237

6.2.2　BN 的背後原理240

6.2.3　小結.243

6.3　LN .243

6.3.1　BN 的問題.244

6.3.2　LN 詳解.244

6.3.3　對照實驗245

6.3.4　小結247

6.4　WN　247

6.4.1　WN 的計算247

6.4.2　WN 的原理248

6.4.3　BN 和 WN 的關系249

6.4.4　WN 的參數初始化249

6.4.5　均值 BN.249

6.4.6　小結 249

6.5　IN　250

6.5.1　IST 中的 IN250

6.5.2　IN 與 BN 對比250

6.5.3　TensorFlow 中的 IN.251

6.5.4　小結.252

6.6　GN　252

6.6.1　GN 算法252

6.6.2　GN 的源碼253

6.6.3　GN 的原理253

6.6.4　小結 253

6.7　SN　254

6.7.1　SN 詳解.254

6.7.2　SN 的優點.256

6.7.3　小結　256