# 深度學習

res就算調不動 還有基底 就算梯度消失 還不至於差太多 可以層數加高

inception(空間視野)
res(深度)residual 差值

* [additional - Google 雲端硬碟](https://drive.google.com/drive/folders/1KsT58htBrvhdBKVaKSmHyTGsk3GVEJBw)

transfer learning 遷移學習：前面用別人的 後面的分類器才用自己的(盡可能簡單，因為沒有足夠的照片訓練支援參數量)

1.前後要取類似的概念 命題
2.簡單
3.大小要跟它當初訓練（偷來的）ㄧ樣 （卷積是空間）
4.訓練先freeze住（偷來的 當成固定方程式 不動）只訓練後面的模型
預處理也要偷

可以找模型的網站：
* [Model Zoo - Deep learning code and pretrained models for transfer learning, educational purposes, and more](https://modelzoo.co/)

* [ImageNet](http://www.image-net.org/)

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圖像深度學習：
* classfication分類
* object detection(圖片分割 框＋分類)
* semantic segmentation (pixel等級classfication分類：自駕車中分類是車還是電線桿:只指明物體)
* instance segmentation（pixel等級detection：偵測物體的位置 畫面有幾個人 哪個在前在後）

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vgg16
false
224 224 3

mean平均
std 標準差

caffee
b-103.939
g-116.779
r-123.68

tf
-1~+1區間

torch
0~1

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xhr
network