深度学习图像分类网络结构详解

"图像分类理论基础笔记.pdf" 这篇笔记主要涵盖了图像分类理论的基础知识，包括网络结构搭建和图像分类网络结构的演变，以及一些基本的图像分类概念和评价指标。 首先，网络结构搭建是图像分类的核心部分。基础网络层通常包含卷积层，用于提取图像特征；归一化层有助于加速模型的收敛；激活层如ReLU负责非线性变换，提升模型的表达能力；池化层用于降低特征图的空间尺寸，减少计算量，同时保持特征的提取；全连接层则对特征进行线性变换，以适应分类任务。此外，损失函数如交叉熵损失，用于计算梯度并更新模型参数。 在图像分类网络结构的发展历程中，经典的模型包括： 1. AlexNet：它是卷积神经网络复兴的开端，首次在ImageNet大赛取得显著成绩，引入了多GPU训练和局部响应归一化。 2. VGGNet：大量使用小尺寸卷积核，加深了网络，提升了特征提取能力。 3. GoogLeNet (Inception)：引入Inception结构，通过分支选择不同尺寸的卷积核，高效地提取特征。 4. ResNet：残差网络，解决了深度网络中的梯度消失问题，允许网络深度的增加。 5. ResNeXt：ResNet的改进版，引入了分组卷积，进一步提高网络效率。 6. DenseNet：每个层的输入都是前面所有层的输出，充分利用了网络提取的特征。 7. SE-Net：通过学习特征通道的权重，赋予对分类目标更有贡献的通道特征更大的权重。 8. MobileNet：使用深度可分离卷积，实现模型的加速和压缩。 9. ShuffleNet：采用了通道随机组合的策略，结合深度可分离卷积，进一步优化模型性能。 在图像分类基础知识部分，笔记提到了常用的评价指标，包括准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数，这些都是评估模型分类性能的重要标准。准确率是分类正确的样本数占总预测样本数的比例，召回率是分类正确的正类样本数占实际正类样本总数的比例，而F1分数是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两者。 这份笔记详细介绍了图像分类的基本理论、网络结构的演化以及评价模型性能的关键指标，是学习和理解深度学习图像分类领域的宝贵资料。