深度学习论文阅读图像分类篇（五）：ResNet《Deep Residual Learning for Image Recognition》
更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻 网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学 习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全 面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来 提高准确性。在 ImageNet 数据集上我们评估了深度高达 152 层的残 差网络——比 VGG[40]深 8 倍但仍具有较低的复杂度。这些残差网络 的集合在 ImageNet 测试集上取得了 3.57%的错误率。这个结果在 ILSVRC 2015 分类任务上赢得了第一名。我们也在 CIFAR-10 上分析 了 100 层和 1000 层的残差网络。
【机器学习PAI实践十】深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练
背景
我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类，文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841。使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用，对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的。本文将介绍另一个深度学习框架Caffe，通过
BigDL：Apache Spark 上的分布式深度学习库
BigDL是 Apache Spark 的分布式深度学习库；使用 BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序编写为标准 Spark 程序，这些程序可以直接运行在现有的 Spark 或 Hadoop 集群之上。为了轻松构建 Spark 和 BigDL 应用程序，为端到端分析 + AI 管道提供了高级Analytics Zoo。
