今天没接着死磕调参，转而去了解 CNN 的经典应用场景和轻量化模型。之前一直用 MNIST 手写数字数据集，今天试着跑了个简单的猫狗图片分类 demo，结果发现直接搬用 LeNet-5 的结构完全不行，准确率才 60% 出头，查了资料才知道是数据集复杂度差太多 —— 手写数字是单通道灰度图，猫狗是三通道彩色图，特征更复杂。然后了解到像 LeNet-5 这种早期模型，对付简单任务还行，复杂图像得用更深的模型，比如 AlexNet、VGGNet 这些，不过这些模型层数多、参数量大，我这电脑跑不动，就没实操。又看到了轻量化模型 MobileNet，它用深度可分离卷积代替普通卷积，能大幅减少参数，可惜教程里的代码有点复杂，今天没来得及跑通。
学习进度 8
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