场景文本检测识别学习 day02（AlexNet论文阅读、ResNet论文精读）

怎么读论文

• 在第一遍阅读的时候，只需要看题目，摘要和结论，先看题目是不是跟我的方向有关，看摘要是不是用到了我感兴趣的方法，看结论他是怎么解决摘要中提出的问题，或者怎么实现摘要中的方法，然后决定我要不要继续看第二遍
• 在第二遍阅读的时候不需要关注太过工程性的技巧，比如输入数据是怎么转换的，网络是怎么做分布式训练的，第二遍阅读重点关注方法上的创新或者方法上的技巧，因为工程上的技巧很复杂，不容易复现，但是方法上的创新相对比较简单

AlexNet论文精读感想

• 在介绍部分，我们不能只介绍自己使用的方法，这很窄，比如我想用DETR，那我就不能只介绍DETR，我可以介绍一下传统的OCR，比如CNN，YOLO等
• 对于图片领域来说，整个机器学习就是在做压缩，将本来人能看懂的输入图片，经过一个模型，最后压缩成一个向量，这个向量机器能够识别，机器能够学习之后，就能够拿它来做搜索、分类等各种各样的事情
• 权重衰减（weight decay）在深度学习中等价于L2正则化，都是让权重w的更新额外包括一个权重衰减项$\lambda w_k$，从而当权重特别大的时候，w的更新也会特别大。而往往刚开始的损失特别大，即模型会让权重w以特别大的步伐向较小的权重w迈进，最终导致不让模型学习到过大的权重，权重w的更新规则如下：
  
• 正则化是机器学习和统计建模中常用的一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高模型的泛化能力。通过对模型添加约束或惩罚，正则化方法鼓励模型学习更加平滑或更简单的预测函数，从而不会对训练数据中的随机噪声做过度复杂的拟合。在实践中，这通常意味着对模型参数（如权重）的大小进行限制。
  • L1正则化：向损失函数添加参数的绝对值之和作为惩罚项。L1正则化倾向于产生稀疏的参数向量，即大多数参数值为零，这有助于特征选择，因为它可以自动忽略不重要的特征。
  • L2正则化：向损失函数添加参数的平方和作为惩罚项。L2正则化鼓励参数值趋向于较小的大小，从而避免任何参数对模型的预测产生过大的影响。这种方法对于处理参数间高度相关的数据特别有效。

ResNet论文精读感想

• 在计算机视觉领域，可以重点关注某些竞赛的冠军、亚军，特别是那些提出了不一样的架构、方法的论文