1.薰风读论文：Deep Residual Learning 手把手带你理解ResNet
2.深度学习如何进阶?何阅
3.文献阅读2——一种端到端深度学习模型，用于解决数据驱动的读深度学度阅读报童问题，结合文本数据
4.Github标星过万的习源吴恩达机器学习、深度学习课程笔记，码何《统计学习方法》代码实现，做深可以在线阅读了！何阅chatdemoui源码
5.完结撒花！读深度学度阅读深度学习“花书”最全阅读笔记！习源
6.mmdetection源码阅读笔记：ResNet

薰风读论文：Deep Residual Learning 手把手带你理解ResNet

       薰风解读论文：ResNet深入解析：深度学习的码何突破点

       薰风分享的论文阅读笔记，不仅探讨了论文内容，做深更侧重于理论理解与个人见解。何阅大家对详尽的读深度学度阅读讲解还是简洁的总结有何偏好吗？

       一、深度难题的习源挑战：ResNet的诞生 Why ResNet?

       深度神经网络是否越深就越好？答案并非如此。当网络层数增加，码何模型效果却可能出现反常的做深下降，即所谓的退化问题。这并非过拟合，也非梯度爆炸或消失，而是隐藏的复杂因素。

       二、探究深度退化的秘密

       1. 非线性陷阱：信息丧失与恒等映射的缺失

       过深网络的问题不在于过拟合，而是由于非线性激活函数导致的信息不可逆性。我们很难仅凭输出推断输入，这使得深层网络失去了“不做任何事情”（恒等映射）的基本能力。

       2. 残差学习的创新：Residual Learning

       为解决这一难题，ResNet提出将恒等映射作为网络的一部分，通过学习残差函数F(x) = H(x) - x，简化了网络结构。分时量柱源码Residual Block的结构通过跳接（shortcut connection）保持信息流动，即使在深度增加时也保持一定程度的不变性。

       三、ResNet的实践与维度调整

       ResNet结构与经典的VGG网络相比，显示了深度上的优势。网络设计需要处理空间和深度维度的不一致，通过线性映射或1x1卷积层解决。

       四、Torchvision中的实现与后续研究

       尽管论文中的ResNet不常用，Torchvision库中的模型如ResNet提供了实用实例。深入理解ResNet背后的意义，论文后续引发了关于梯度相关性衰减和模型灵活性的讨论。

       五、ResNet的启示与扩展

       ResNet的出现并非终点，而是启发了后续模型如DenseNet的探索。思考现有模型的局限性，有助于我们找到改进的方向，如如何更好地利用不同分辨率特征的结合。

       总结，ResNet的出现是深度学习领域的一个重要转折点，它揭示了深度模型结构设计的新思路，为后续研究提供了宝贵的启示。

深度学习如何进阶?

       进阶深度学习之路，从自我学习开始。无论是背景与经验多么独特，重要的是掌握正确的策略。拿我今年在蚂蚁金服的蜜桃app源码教程机器学习算法工程师offer为例，我从零基础起步，通过自学和实践，实现了个人能力的飞跃。

       自学过程中，我遇到了没有项目、没有论文、导师管理不足的挑战，这些与你的困境相仿。然而，我坚持不放弃，通过网络资源和社区寻求答案，一步步构建起自己的知识体系。面对工作与学习之间的矛盾，我选择利用时间管理技巧，将学习融入日常工作，从而实现高效提升。

       进阶深度学习的关键在于实践与应用。多参与开源项目、比赛或小项目，将理论知识转化为实际能力。同时，阅读和理解高质量的论文，不仅可以扩大知识面，还能深入了解深度学习的前沿技术和最新进展。

       心态调整同样重要。不要过分焦虑于与他人的比较，专注于自己的搜狗微信源码成长和目标。保持积极乐观的心态，遇到困难时，寻找解决问题的方法，而非抱怨环境。

       为了帮助你更好地进阶，我整理出以下建议：

       设定明确的学习目标，分阶段实施。

       构建个人知识图谱，利用思维导图整理概念和算法。

       参与社区活动，如技术论坛、研讨会和线上直播，与同行交流心得。

       实践项目，从简单的开始，逐步挑战更复杂的任务。

       阅读并理解深度学习论文，关注领域内前沿动态。

       最后，我鼓励你关注我的专栏和同名公众号：“机器学习荐货情报局”。在这里，我会分享个人的学习总结、思考及精选资源，帮助你更高效地学习。加入读者群，与我和其他学习者共同交流讨论，一起成长。同城速约源码

       进阶深度学习并非一蹴而就，但通过持续努力和正确的方法，你定能实现职业目标。加油，祝你成功！

文献阅读2——一种端到端深度学习模型，用于解决数据驱动的报童问题，结合文本数据

       欧洲岗位制博士offer到手，论文写作也提上日程，我的研究方向聚焦于机器学习与运筹学的交叉领域，这个系列的文献阅读将围绕这一主题展开。

       近期阅读的文献涉及一篇来自IJPE的深度学习模型，它扩展了报童模型，融入文本数据。核心思路在于在一阶段模型的基础上引入文本特征，这样的创新并不复杂，但足以发表高质量论文。作者通过对比两阶段模型和一阶段模型，展示了如何巧妙地结合TF-IDF分词、BiGRU网络等技术处理文本数据，以预测订单和需求量。

       实验部分，作者对比了多种方法，如EDD（SAA）、SEO（两阶段模型）、DNN和LML（一阶段模型的线性与非线性版本），并进行了消融实验以验证文本特征的重要性。总的来说，这篇论文展示了如何通过简单的策略，如加入新特征，对现有模型进行扩展，从而推动研究进展。

       总结来说，关键在于理解论文的核心思想和方法，并善于运用，这样阅读文献就会变得高效。记住，掌握论文的核心，你就能轻松应对文献阅读挑战，哈哈！

Github标星过万的吴恩达机器学习、深度学习课程笔记，《统计学习方法》代码实现，可以在线阅读了！

       本文推荐一个网站“机器学习初学者”（ai-start.com），它将热门的机器学习入门资源整理成了网页版，供在线阅读。以下是部分资源简介：

       1. **吴恩达机器学习课程笔记**：由个人原创整理，涵盖年吴恩达老师的机器学习课程内容，标星超过次。在线阅读地址：ai-start.com/ml。相关笔记和代码实现参见GitHub：github.com/fengdu/Cou...

       2. **吴恩达深度学习课程笔记**：整理自机器学习爱好者群，包含深度学习课程（deeplearning.ai）内容，已完成更新，标星超过次。在线阅读：ai-start.com/dl。GitHub链接：github.com/fengdu/dee...

       3. **机器学习数学基础**：参考教科书整理，包含线性代数、概率论翻译以及大学数学基础公式，部分资源在GitHub公布，标星超过次。在线阅读地址包括：ai-start.com/CS/1.CS...，ai-start.com/CS/2.CS...，ai-start.com/dl/htm...

       4. **数据科学笔记**：整理数据科学笔记和相关资料，更新中，部分来源于GitHub，标星超过次。GitHub链接：github.com/fengdu/Data...

       5. **李航《统计学习方法》代码实现**：提供《统计学习方法》的代码实现，标星超过次，支持在线阅读。GitHub链接：github.com/fengdu/lih...

       网站体验**：**所有页面均为静态网页，便于电脑和手机阅读。以机器学习笔记为例，实测显示阅读效果良好。打开任意一页（如ai-start.com/ml/htm...）即可体验。

       总之，“机器学习初学者”网站提供了系统学习吴恩达、李航老师课程和资源的平台，只需电脑或手机，便能进行深入学习。探索更多内容，请访问：ai-start.com

完结撒花！深度学习“花书”最全阅读笔记！

       深度学习领域的经典之作《深度学习Deep Learning》因其封面的艺术风格，被戏称为“花书”。尽管存在不同的评价，但它作为奠基教材的地位不可动摇，是深度学习研究者和学生的必备教科书。作者阵容强大，涵盖了深度学习历史的三个阶段，使得内容覆盖了不同研究阶段的需求，有助于读者构建深度学习体系。本书更像一本工具书，适合初学者拓宽知识，并为深入学习提供补充。

       以下是“花书”中文版的概览，以及一些学习建议和实践经验：

       利用迁移学习，尤其对于已广泛研究的问题，优先复制网络结构。

       务必实践早停策略，如dropout，这有助于防止过拟合。

       ReLU是首选激活函数，但leaky ReLU或noisy ReLU可能带来性能提升，但需调整更多参数。

       每个类至少需要个数据点，越多越好，至少达到M才能接近人类水平。

       利用GPU的最大批量大小，提高训练效率。

       开始时，尝试带动量和学习率衰减的随机梯度下降。

       学习率是关键超参数，尤其是时间有限时，重点调优。

       针对计算机视觉和自然语言处理，有特定的实践策略。

       随机搜索通常比网格搜索更快找到好超参数。

       学习过程中，明智的调试策略必不可少。

       希望这些笔记能帮助你更好地探索深度学习的世界，如果你对此感兴趣，记得收藏并关注我们的更新哦！我们下期再见！

mmdetection源码阅读笔记：ResNet

       ResNet，作为mmdetection中backbone的基石，其重要性不言而喻，它是人工智能领域引用最频繁的论文之一，微软亚洲研究院的杰作。自年提出以来，ResNet一直是目标检测领域最流行的backbone之一，其核心是通过残差结构实现更深的网络，解决深度网络退化的问题。

       ResNet的基本原理是利用残差结构，通过1×1、3×3和1×1的卷积单元，如BasicBlock和BottleneckBlock，来构建不同版本的网络，如resnet-到resnet-，它们在基本单元和层数上有所区别。在mmdetection的实现中，从conv2到conv5主要由res_layer构成，其中下采样策略是关键，不同版本的网络在layer1之后的下采样位置有所不同。

       ResLayer的构造函数是理解mmdetection中ResNet的关键，它涉及内存优化技术，如torch.utils.checkpoint，通过控制函数的运行方式来节省内存，但可能增加反向传播计算时间。此外，对norm层的处理也体现了与torchvision预训练模型的兼容性。

       最后，ResNet的make_stage_plugins方法允许在核心结构中插入拓展组件，这增加了模型的灵活性。总的来说，ResNet的源码阅读揭示了其设计的巧妙和灵活性，是理解深度学习模型架构的重要一步。