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深度学习入门最少需要知道什么

2018-01-11 13:10 出处:清屏网 人气: 评论(0

本文是巡洋舰深度课程讲师龚鹤扬根据文章 What you need to do deep learning __by Rachel Thomas 给出一个最简单的回答。

经常有人会问:

  1. 深度学习需要什么样的电脑?

  2. 怎样入门深度学习?

  3. 对于深度学习初学者,有什么建议?

  4. 怎用应用深度学习技术到某个具体的问题?

这些问题其实就是

深度学习需要什么样的硬件,软件,背景和数据?

硬件

深度学习硬件很大的受益于游戏产业的高性能GPUs, 众多不同种类的显卡,我们推荐 Nvidia:

如果你的电脑没有 GPU 或者不是英伟达的 GPU,那么你有以下几个选择使用 fast.ai 的 Crestle 云服务,亚马逊云, 阿里云等。使用起来有些麻烦,使用方法参考原文:http://www.fast.ai/2017/11/16/what-you-need/ 。

软件

深度学习是一个新兴领域,软件库和工具包每天都在快速地提升。我们建议使用 Pytorch。为什么不推荐 Tensorflow 呢? 主要原因是 Tensorflow 的动态计算图机制不成熟,其会话管理机制也有学习成本。Pytorch 适用于 探索科研和快速开发模型原型 , 它相对来说更容易理解和使用。原文总结了如下几个理由:

  • 易于调试

  • 动态计算图更适用于自然语言处理

  • 支持传统的面向对象编程风格

  • TensorFlow 的 上下文管理器和会话等机制需要我们花费额外的精力学习

背景

深度学习需要的基础主要包括两个部分:

  • 一年左右的编程经验

  • 少量线性代数,微积分和概率论基础

虽然数学对学好深度学习极其重要,但是我们不建议在前期花太多时间在数学基础上。个人建议是直接看看西瓜书的数学附录, 花书中的数学基础部分。

数据

在大众的印象中,训练一个深度学习模型动辄需要几百万的样本,然而这并不总是成立。很多时候我们利用 迁移学习(结合数据增强技术) ,我们用几百上千个数据就可以训练一个很好的深度网路了。 例如, 在 medical start-up Enlitic, Jeremy Howard 领导的一个团队用 1000 个肺部CT扫描 图像, 训练出一个网络诊断肺癌,准确率比专家还要高!

C++ 库 Dlib 中的一个人脸检测例子,甚至只有4个训练样本!

迁移学习和数据增强技术减少了深度学习模型对数据量的需求。当然还有其他方法, 例如生成对抗,深度强化学习等很多时候不需要大量的人工标注样本。而深度学习初学者需要用到的数据甚至直接集成在框架中(例如 Pytorch),直接调用就行。

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本文标签: 深度学习

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