[kaggle]座头鲸1st place方案解读

这里记录我在解决1st place 方案时积累的知识.

1*1的卷积核的作用:可以增加通道或者降低通道数量,减少训练参数.
Xception: 综述
Momentum优化SGD
迁移学习：根据数据集分四种情况，1.数据集比较小且和原数据集合比较相似，替换最后一层全连接层然后冻结其他层，只训练最后一层全连接。2.数据集比较小且和原数据集不相似时，只保留几层卷积层，其他删除，添加一层全连接层，重新训练。数据集比较小，需要优先考虑避免过拟合，预训练的权值所以不变。
数据集比较大和原数据集相似，替换最后一层全连接层，前几层的预训练权值作为初始化数值继续训练。4.数据集大且和原数据集不相似，替换最后一层全连接层，然后进入3情况，或者全部层做初始化，重新训练。
多种损失函数
梯度剪裁：当梯度更新率小于某个阈值时，直接截断更新，用一个阈值来代替，可以提高更新速度。
Attention机制：概述

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