深度学习论文参考文献
网页毕业设计参考文献
网页设计是指使用标识语言（markup language），通过一系列设计、建模、和执行的过程将电子格式的信息通过互联网传输，最终以图形用户界面（GUI）的形式被用户所浏览。以下是我整理的网页毕业设计参考文献，希望能帮助到你论文的写作。
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在报馆方面，反正可以登载的材料不多，北平的广告又未必太多，多来它几个副刊，一面配合着这古城里看重读书人的传统，一面也可以镇静镇静
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与深度学习有关论文参考文献
高中生物课堂的深度教学策略论文
在个人成长的多个环节中，大家或多或少都会接触过论文吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我整理的高中生物课堂的深度教学策略论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
新课程标准下，非常有必要对高中生物课程教学进行改革，不能一味地追求教学内容上的难度，要提高教学思想高度，追寻教学思维广度，其最明显的特征表现在，学生思维训练上的深度、教学知识的深度、教学方法的深度等方面。高中生物课程教学中，深度教学不仅是一种教学策略，需要努力践行，更是一种教学理念，需要贯彻落实。
关键词：
高中生物，深度教学，教学研究
一、深度教学的本质
深度教学与深度学习紧密相连，深度学习来源于人工神经网络研究术语，最初指的就是机器学习领域中，对声音、图像等识别的一种方式，随着教育学的不断发展与深化，深度学习也被广泛运用在教学设计研究中，因此被赋予了新的含义。从教育学发展中来看，深度教学就是教师借助于一定的活动情境，带领学生超越表层知识与符号的学习，并进入知识内部的意义领域、逻辑形式之中，深入挖掘知识内在的丰富价值与内涵，并将知识体系相对完善的呈现在人们面前，深度教学追求的不是教学内容上的`难度与深度，不是说教学内容越深越好，而是针对传统知识学习的一种重新认识。深度学习是一种批判性、主动性的教育教学模式，其注重的是学习者理解性学习、批判性思维模式的建立，强调的是学生要积极注重构建知识学习框架，对知识进行迁移，从教育者角度出发，深度学习的本质就是深度教学。
二、如何开展深度教学
1.基础知识教学中的深度教学与深度学习
深度教学的开展，要将基础知识的学习贯穿其中，基础知识是书本要求必须掌握的知识，对于部分知识而言，可以被限定在预设的范围之内，所谓的预设，指的就是预先指定，并按照一定规则开展教学活动的内容，其可以被看作遵守的是“输入、产出”的运行程式。强调了教学环节中的线性、单向安排，实际的教学活动中，可以将这部分内容看作是武断性、强制性“布道”过程。是规范、秩序、控制的代表，而在这部分知识学习之后会看到，学生所获得也是相对固化符号性知识。如果教师在深度教学中，将更多的实验课程贯穿其中，从根本上提高学生的学习兴趣，运用创新、变化、发展的观点看待变化、看待教学内容，注重教学情境中，主体间的交互作用，利用内隐精神活动、思维活动、外显操作活动的方式，强调在知识获取的基础上，学生情感沟通、思想交流、分享意义等方面的积极性、主动性，则能够从根本上提高学生的知识认知水平、更正学习态度、促进良好学习习惯的培养。
2.习题教学中的深度教学与深度学习
新课程标准下，高中生物课程更加注重学生能力的培养，教材内容编写也具有一定优势，如何在习题中强调深度学习与深度教学就显得至关重要了。为此，教师要在教学中，要注重深度教学模式的建立，引导学生利用辩证唯物主义观点对生命活动的基本规律进行学习，要树立对生物学科的认识，能利用生物进化论基本观点引导学生认识生物与环境发展之间的关系，注重培养学生独自学习的能力，在提升生物知识素养的基础上，强调知识学习的重要意义。教师要转变传统教学模式，将教学内容传授、知识学习、深度教学、深度学习紧密结合起来，转变教学理念，积极探索教学方式、教学方法，注重在习题教学中积极引导学生，总结经验，激发学生的学习兴趣，促进学生学习能力的提升。生物课程学习中，习题解析是深度教学中的重要组成，其能建立知识学习、知识传递二者间的横向关系，能简化教学内容，引导学生深入学习，同时，能建立教师与学生间的纵向关系，能明确教学内容，这对于深化深度教学具有重要意义和作用。
3.疑难问题解答中的深度教学与深度学习
教育教学活动中，不仅学生会在学习中遇到各种类型的疑惑，即便是教师，也会在备课、教学中遇到问题，对于这些疑惑与问题，部分教师采取了尽量回避的态度，还有的教师采取了应付的态度，并没有深入细致的分析。但殊不知，这种疑惑却为深度教学提供了便利条件，如果对待每一个疑难问题，都有刨根问底、追究到底的态度，那么就能够激发学生独立思考的能力，同样，这些问题也是引导学生深度学习的基础。因此，教师在日常教学活动中，要研究、学习疑难问题，利用疑难问题进行课堂练习，这样不仅能及时、有效地巩固新知识内容的学习，更有助于对现有知识的认识。为此，教师还可以在教学中，按照教材学习目标和要求，设计好习题重点，做到灵活高效，以保障深度学习的贯彻落实。
结语
高中生物教学改革，更加多元化，注重的是学生学习能力的提升，对教学方式，教学理念，教学手段提出了更新、更多、更好的要求。作为生物教师而言，非常有必要在新形势下，创新教育手段和方式，促进学生深度学习，提高学生的学习能力。因此，基于这一动机，本文从当前高中生物教学现状出发，深入细致的分析研究了深度教学与深度学习的重要性，并以此为背景，提出了切实有效能促进深度教学模式发展的建议策略，以弥补现有研究成果中的不足。
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上海地质, 2003 (2): 53-58.张翠利, 孙燕. 钢板桩围堰的设计与施工. 公路交通技术, 2005 (6): 66-68.方法：直接将标...更多关于论文参考文献的刊名,出版年份,卷号(期号):起止页码.这个要怎么
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第二篇文献：
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论文深度学习模板
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？深度学习是什么深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。深度学习的“深度”体现在哪里论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。“ 2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks） ”从Google Brain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。深度学习的优点为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。深度学习的缺点深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。
深度学习为有效课堂提供了新的方向和思路。从理论上说，深度学习是基于建构主义理论的一种学习方式，是在理解学习的基础上，学习主体能够批判性地学习新知识、新理论，学习的感受、感知与感悟有机地融入自己原有的认知结构中，进而提升学习层次，强化学习能力，去适应新情境、探究新问题、生成新能力的综合学习。[1]它是有效学习、高效学习的必然要求。 为了帮助学生在美好的语文世界里倘佯、想象、创造、发展，不断吸引学生投入深度学习，我们要让语文课堂成为一个磁力充足的强“磁场”。笔者通过课堂教学实践探索，发现了促进深度学习的几个有效策略：一、多角度建设：让深度学习“磁场”更丰厚 语文教学要“拓宽语文学习和运用的领域，注重跨学科的学习和现代科技手段的运用，使学生在不同内容和方法的相互交叉、渗透和整合中开阔视野，提高学习效率，初步养成现代社会所需要的语文素养。语文课程应该是开放而富有创新活力的”[2]。我们应从不同角度去建设文本教材，既要利用丰富的生活资源，也要融入学生的主观创造，促使学生变被动的文本“接受者”，成为文本“创造者”、“享受者”。 1.删“繁”就“简”，话题提炼突出“精”字。要想让学生进入深度学习，进行个性化的感悟，教师需从课文众多的信息中提炼出最本质的核心信息（最具有教与学价值的“精华”），它可以是一个字词、一个句段、一个技能点、一个情感点等等。教师可通过一个精当的、观点鲜明的话题，来切入文本建设。2.由“薄”变“厚”，资源整合突出“巧”字。语文教学要引导学生走进生活，博览群书，开阔眼界，扩展视野。教师在语文课堂教学中既要重视文本的规定性，又要补充教材，拓展内容，重组资料，要充分利用、合理开发、有效整合各种资源，实现对教材、课堂、教师自身的不断超越。 3.由“静”变“动”，实践方式突出“活”字。为了进一步强化和内化文本内容，可开展一些语文实践活动，如当小导游、演课本剧等，通过师生共同研读文本、挖掘语言实践点，让活动过程本身也成为一份丰厚的课程资源。这些活动过程促使学生应用语言、内化语言，使学生真正将学习的感受、感知与感悟有机地融入自己原有的认知结构中，进而提升学习层次，强化学习能力，适应新情境、探究新问题、生成新能力。二、多方面激活：让深度学习“磁性”更强烈 层次性需要是发展性教学主体参与内在机制的动力性环节。无论是利用超出学生预期的“新异刺激”去激发学生的阅读期待，还是挖掘文本空白，精心营造拓展空间……教师通过把目光“锁定”在学生的学习内在需要上，呵护童心，满足他们与生俱来的“四心”——好奇心、好动心、好胜心、创造心，通过多方面激活，让深度学习的“磁性”更强烈，促使学生更好地享受语文课堂学习。例如，一位教师教《清平乐·村居》（苏教版语文五年级上册）时有这样一个片段：师：读着“醉里吴音相媚好”，你仿佛看到翁媪在干什么，彷佛听到他们在说些什么呢？ （同桌同学边想象边进行分角色模拟表演，师指生上台表演。）生1（媪）拍拍生2（翁）的肩膀：老头子，你一生都是我们家的顶梁柱，现在好了，三个儿子多能干啊！ 生2（翁）拉着生1（媪）的手：老婆子，你才能干呢，给我生了三个好儿子啊！ 师：就这样，老两口聊啊聊，这让我想起了一首歌：一路上收藏点点滴滴的欢笑，走到以后，坐着摇椅慢慢聊……此情此景可以凝聚成一个字，那就是—— 生：媚。 师：不仅她媚，他也媚，这就叫—— 生：相媚好。 师：这是怎样一个“醉”呀，因媚而醉！ 多么精彩的一个教学片断！教者引导学生在充分想象的基础上，入情入境，品析演绎，语文味十足。 儿童的内心是最无拘无束的，语文教学就要为课堂的有限时空注入无限的张力，增强课堂活力。教师应通过多种途径，把语文课上得生动些、活泼些，让孩子们在玩中学、学中玩。我们满足了学生的心理需求，激活了学生的学习需要，何愁学生不自然而然地走进深度学习呢？ 三、多层次推动：让深度学习“磁力”更充足 实践证明，我们可以通过以下四方面来不断增强学习“磁力”。 1.把握一个前提——深度参与，激活新知 要让学生进入深度学习状态，首先需要激励学生深度参与，只有深度参与，所学的知识才能被激活。我们可以在课堂上组织专题探究、主题拓展、观点争鸣、小组讨论等。如：《秦兵马俑》（苏教版语文五年级下册）一课，可以设计表格式导读学案，从“课文介绍了哪几种兵马俑？各有什么特点？分别是如何抓住特点进行具体介绍的？”这几方面开展小组合作学习。课堂展示时，通过学生活动的参与面、探究的纵深点、思维的批判性、建构的生成度这四方面对学生参与的深度作出评价。 2.突出一个重点——深度思考，获取新知 学生在探究阅读中能否深入思考，取决于教师设计的问题是否精当。我们要层层深入、由表及里地引领学生经历从具体到抽象的转化，
深度学习目标检测论文
Since we combine region proposals with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。 正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ： R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction: 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。 为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走： 1.把定位看成回归问题。效果不是很好。 2.建立划窗检测器。 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。 本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。 除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。 在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然 后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简 单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。 对于第二个缺少标签数据的问题 目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。 作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然 后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调 可以提升8%的mAP。 本文的贡献;效率高 仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权 值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。 本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测： 有3个Model： （1）产生独立的候选区域。 （2）CNN产生固定长度的特征向量。 （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域： 之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取： 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测 在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器： 对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。 一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features 提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods. 见上图 . Detection error analysis CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
论文里的目标值就是你要围绕什么目标写论文啊，要达到什么水平
深度学习论文引言写作模板
引言作为论文的开头，以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的：缘起和提出研究要求的现实情况,说明本研究与前工作的关系，目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义，引出本文的主题给读者以引导。
毕业论文内容中少不了前言。因为前言是给论文开头，就是告诉读者阐述研究的来龙去脉，吸引读者对论文感兴趣，起到纲举目张、引导阅读兴趣的作用。虽然前言看起来简单好写，但实际写起来还是有一定难度的。写完还需要进行论文查重，那么同时我们也要确保论文重复率不能太高。下面就一起来了解下前言应该如何去写以及需要注意哪些内容呢？ 1、开篇立意要明确，直奔主题，少走弯路，防止说长道短讲历史渊源与研究过程。 2、简明扼要，突出重点。不要把大家都知道的内容和课本上的常识性内容讲得太多。要适当引用部分前人的研究成果与基本原理，只要以参考文献形式标注在文章中就可以了。引言中能讲述自己的观点，但要注意言之有物，语言浅显易懂。 3、历史回顾的内容一定是重点内容，要紧扣论文标题。主要是围绕题目介绍背景，用寥寥数语表明就可以了。在提示所用的方法时，不必写出详细的方式和结果，要适当引用之前的文章，但不要展开议论，引用文章时也不要去长篇大论，否则前言就会被写成研究的历史发展，小的综述就更容易被写成文献了。切记不要复述那些课本上的常识性内容，也不要复述研究人员在这方面所知道的常识性内容。 4、前言对论文价值的评价实事求是，用词讲究科学性，切忌华而不实。最好不要用“本研究首次报道，本研究属国内首创，填补了研究空白，极具学术价值，”这样的标签来评价这篇文章的自我评价。 5、前言不是总结，不要写成与总结内容相符的内容。切忌用“才疏学浅，水平有限，恳请指正”等套话。前言最好是一段话进行概括，最好不要分段，也不要图文并茂，罗列公式的推导和论证。
引言是全篇论文的开篇，引言写得好是为论文加分的。写引言时要注意言简意赅，要直接点明为什么写这篇论文，写论文的目的，方法等，不宜过长，也不宜顾左右而言他，要让导师一看就能明白你整篇文章的走向。如果实在不会写呢，可以找寻梦文章代写
论文格式论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。1、论文题目要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、内容提要是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。5、论文正文（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出问题-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证方法与步骤；d.结论。6、参考文献一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）英文：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。作用是：1) 著录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，也反映出该论文的起点和深度。2) 著录参考文献能方便地把论文作者的成果与前人的成果区别开来。3) 著录参考文献能起索引作用。4) 著录参考文献有利于节省论文篇幅。5) 著录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。编辑本段格式要求（一）题名1．题名规范题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。2．命题方式3．撰写英文题名的注意事项①英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和（或）后置定语构成；短语型题名要确定好中心词，再进行前后修饰。各个词的顺序很重要，词序不当，会导致表达不准。②一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况（评述性、综述性和驳斥性）下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。④国外科技期刊一般对题名字数有所限制，有的规定题名不超过2行，每行不超过42个印刷符号和空格；有的要求题名不超过14个词。这些规定可供我们参考 。⑤在论文的英文题名中。凡可用可不用的冠词均不用。（二）作者1．作者署名的规范作者署名置于题名下方，团体作者的执笔人，也可标注于篇首页地脚位置。有时，作者姓名亦可标注于正文末尾。示例：王军1，张红2，刘力1（1．××师范大学物理系，北京 100875；2．××教育学院物理系，北京 100011）2．翻译作者及其单位名称的注意事项①翻译单位名称不要采取缩写，要由小到大写全，并附地址和邮政编码，确保联系方便。②翻译单位名称要采用该单位统一的译法。③作者姓名按汉语拼音拼写，采用姓前名后，中间为空格，姓氏的全部字母均大字，复姓连写；名字的首字母大字，双名中间加连字符，姓氏与名均不缩写。例如：LI Hua（李华），ZHANG Xi-he（张锡和），ZHUGE Ying（诸葛颖）（三）摘要随着计算机技术和因特网的迅猛发展，网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段，对于网上各类全文数据库或文摘数据库，论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具，为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。摘要是对论文综合的介绍，使人了解论文阐述的主要内容。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。1．摘要的规范摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要地说明研究工作的目的、研究方法和最终结论等，重点是结论，是一篇具有独立性和完整性的短文，可以引用、推广。2．撰写摘要注意事项①不得简单重复题名中已有的信息，忌讳把引言中出现的内容写入摘要，不要照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字，也不要诠释论文内容。②尽量采用文字叙述，不要将文中的数据罗列在摘要中；文字要简洁，应排除本学科领域已成为常识的内容，应删除无意义的或不必要的字眼；内容不宜展开论证说明，不要列举例证，不介绍研究过程；③摘要的内容必须完整，不能把论文中所阐述的主要内容（或观点）遗漏，应写成一篇可以独立使用的短文。④摘要一般不分段，切忌以条列式书写法。陈述要客观，对研究过程、方法和成果等不宜作主观评价，也不宜与别人的研究作对比说明。3．撰写英文摘要注意事项以上中文摘要编写的注意事项都适用于英文摘要，但英语有其自己的表达方式、语言习惯，在撰写英文摘要时应特别注意。（四）关键词1．关键词规范关键词是反映论文主题概念的词或词组，通常以与正文不同的字体字号编排在摘要下方。一般每篇可选3~8个，多个关键词之间用分号分隔，按词条的外延（概念范围）层次从大到小排列。关键词一般是名词性的词或词组，个别情况下也有动词性的词或词组。应标注与中文关键词对应的英文关键词。编排上中文在前，外文在后。中文关键词前以“关键词：”或“[关键词]”作为标识；英文关键词前以“Key words：”作为标识。关键词应尽量从国家标准《汉语主题词表》中选用；未被词表收录的新学科、新技术中的重要术语和地区、人物、文献等名称，也可作为关键词标注。关键词应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条。2．选择关键词的方法关键词的一般选择方法是：由作者在完成论文写作后，从其题名、层次标题和正文（出现频率较高且比较关键的词）中选出来。（五）正文1．正文规范为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个小逻辑段，一个小逻辑段可包含一个或几个自然段，使正文形成若干层次。论文的层次不宜过多，一般不超过五级。 。（六）致谢一项科研成果或技术创新,往往不是独自一人可以完成的,还需要各方面的人力,财力,物力的支持和帮助.因此,在许多论文的末尾都列有"致谢"。主要对论文完成期间得到的帮助表示感谢，这是学术界谦逊和有礼貌的一种表现。（七）参考文献a．专著、论文集、学位论文、报告[序号]主要责任者．文献题名[文献类型标识]．出版地：出版者，出版年．[1] 周振甫．周易译注[M]．北京:中华书局．1985．[2] 陈送．五四前后东西方文化问题论战文选[C]．北京:中国社会科学出版社,1985．[3] 陈桐生．中国史官文化与《史记》[D]．西安:陕西师范大学文学研究所,1992年．[4] 白永秀,刘敢,任保平．西安金融、人才、技术三大要素市场培育与发展研究[R]．西安:陕西师范大学西北经济研究中心,1998．b．期刊文章[序号]主要责任者．文献题名[J]．刊名，年，卷(期)．[5] 何龄修．读顾城《南明史》[J]．中国史研究，1998(3)．c．论文集中的析出文献[序号]析出文献主要责任者．析出文献题名 [A]．原文献主要责任者(任选)． 原文献题名[C]．出版地：出版者，出版年．[6] 瞿秋白．现代文明的问题与社会主义[A]．罗荣渠．从西化到现代化[C]．北京：北京大学出版社，1990．d．报纸文章[序号]主要责任者．文献题名[N]．报纸名，出版日期(版次)．[7] 谢希德．创造学习的新思路 [N]．人民日报，1998-12-25(10)．e．国际、国家标准[序号]标准编号，标准名称[S]．英文（例子）：[01] Brown, H. D. Teaching by Principles: An Interactive Approach to Language Pedagogy[M]. Prentice Hall Regents, 1994.[02] Brown, J Set al. Situated Cognition and the Culture of Learning[J]. Educational Reasercher, 1, 1989.[03] Chris, Dede. The Evolution of Constructivist Learning Envi-ronments: Immersion in Distributed Virtual Worlds[J]. Ed-ucational Technology, Sept-Oct, 1995.[04] Hymes, communicative competence[M]. J. B. Pride; J. Holmes (eds). Sociolinguistics. Harmondsworth: Penguin, 1972.[05] L. E. Sarbaugh. Intercultural communication[M]. New Brunsw-ick, : Transaction Books, 1988.[06] Puhl, A.. Classroom A ssessment[J]. EnglishTeaching Forum, 1997.[07] Thomas, Jenny. Cross-cultural Pragmatic Failure[J]. Applied Linguistics, 1983, (4): 91-111.[08] William B Gudykunst. Intercultural communication theory[M]. Beverly Hills, CA: Sage Pub, 1983.期刊标识符号根据：国家新闻出版署1999-01-12印发《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范 ——CAJ-CD B/T 1-1998》文献标识码（WM） Document code 置分类号之后。A——理论与应用研究学术论文（包括综述报告）B——实用性技术成果报告（科技）、理论学习与社会实践总结（社科）C——业务指导与技术管理性文章（包括领导讲话、特约评论等）D——一般动态性信息（通讯、报道、会议活动、专访等）E——文件、资料（包括历史资料、统计资料、机构、人物、书刊、知识介绍等）编辑本段论文装订论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。装订的顺序：1.封面2.目录3.内容提要4.正文5.结论6参考文献7.封底