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所以一个良好的初始化也是非常重要的，这里尝试三种初始化化方式：

1. 零初始化，将权重参数初始化为零。
2. 随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。
3. He 初始化，这个公式的初始化方式。

1. 如果有 10,000,000 个例子，数据集拆分一般是 98% 训练，1% 验证，1% 测试。
2. 验证和测试的数据集通常是来自同样的分配。
3. 如果神经网络模型有很大的差异，一般的解决办法是增加数据集和添加正则。
4. 当训练集错误较小，而验证集较大时，通常是增加正则 lambda、增加数据集。
5. 当增加正则化超参数 lambda 时，权重会被推向更小，接近 0.

有时候我们需要一些网络数据来工作、学习，比如我们做深度学习的。当做一个分类任务时，需要大量的图像数据，这个图像数据如果要人工一个个下载的，这很明显不合理的，这是就要用到爬虫程序。使用爬虫程序帮我们下载所需要的图像。那么我们就开始学习爬虫吧。

这里导入了两个工具类，可以从这里下载，这里包含了这个函数和用到的数据集，其中用到了 h5py，如果读者没有安装的话，要先用 pip 安装这个库，还有以下用到的库也要安装。

导入依赖包，这个两个分别是加载数据的工具函数和数据集，这个两个程序可以在这里下载。这个工具函数中使用到 sklearn 包，使用之前还要使用 pip 安装该函数。

如果没有安装对应的包，请使用 pip 安装对应的包，这个使用了一个 lr_utils 的工具类，这个工具类是加载数据集的工具，可以到这里下载。这个工具类也使用一个 h5py，所以也要安装该包。

深度学习最近起飞的原因是：硬件的开发，特别是 GPU 的计算，是我们获得更多的计算能力；深度学习已在一些重要的领域应用，如广告，语音识别和图像识别等等；目前数字化的时代使得我们拥有更多的数据。

PaddlePaddle 还可以迁移到 Android 或者 Linux 设备上，在这些部署了 PaddlePaddle 的设备同样可以做深度学习的预测。在这篇文章中我们就介绍如何把 PaddlePaddle 迁移到 Android 手机上，并在 Android 的 APP 中使用 PaddlePaddle。

如果读者使用过百度等的一些图像识别的接口，比如百度的细粒度图像识别接口，应该了解这个过程，省略其他的安全方面的考虑。这个接口大体的流程是，我们把图像上传到百度的网站上，然后服务器把这些图像转换成功矢量数据，最后就是拿这些数据

VisualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了 scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说：“所见即所得”。我们可以借助 VisualDL 来观察我们训练的情况，方便我们对训练的模型进行分析，改善模型的收敛情况。

PaddlePaddle 的 Fluid 是 0.11.0 提出的，Fluid 是设计用来让用户像 Pytorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。而 Fluid 与 PyTorch 或 Eager Execution 的区别在于 Fluid 不依赖 Python 提供的控制流，例如 if-else-then 或者

在阅读这一篇文章之前，要先阅读上一篇文章使用 VOC 数据集的实现目标检测，因为大部分的程序都是使用上一篇文章所使用到的代码和数据集的格式。在这篇文章中介绍如何使用自定义的图像数据集来做目标检测。

PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。

场景文字识别到底有什么用呢，说得大一些在自动驾驶领域，公路上总会有很多的路牌和标识，这些路牌标识通常会有很多的文字说明，我们就要识别这些文字来了解它们的含义。还有老师在黑板上写的笔记，如果使用场景文字识别技术，我们直接拍个照，直接识别黑板中的文字内容，就可以省去很多抄笔记时间了。

车牌识别的应用场景有很多，比如在停车场。通过车牌识别登记入库和出库的车辆的情况，并计算该车停留时间，然后折算费用。还可以在公路上识别来往的车辆，方便交警的检查等等。接下来我们就是使用 PaddlePaddle 来做一个车牌识别，我们直接通过段端到端识别，不用分割即可完成识别。在阅读这篇文章时，

在上一篇文章中介绍了验证码的识别，但是使用的传统的验证码分割，然后通过图像分类的方法来实现验证码的识别的，这中方法比较繁琐，工作量比较多。在本篇文章会介绍验证码端到端的识别，直接一步到位，不用图像分割那么麻烦了。好吧，现在开始吧！

本次使用的验证码是方正系统，现在很多的大学的教务系统用的就是这个方正系统，刚好既然那么普遍，我们就用它练一练手。经过观察大量的验证码发现，该系统的验证码只有小写的字母和数字，这样分类就少了很多了。该系统的验证码如下：

如果我们要训练自己的数据集的话，就需要先建立图像列表文件，下面的代码是 Myreader.py 读取图像数据集的一部分，从这些代码中可以看出，图像列表中，图像的路径和标签是以 \t 来分割的，所以我们在生成这个列表的时候，使用 \t 就可以了。

本次项目中使用的是一个 32*32 的彩色图像的数据集 CIFAR-10,CIFAR-10 数据集包含 10 个类的 60000 个 32x32 彩色图像，每个类有 6000 个图像。有 50000 个训练图像和 10000 个测试图像。数据集分为五个训练 batch 和一个测试 batch，每个 batch 有 10000 个图像。测试 batch 包含来自每个类 1000 个随机选择的图像。训练 batch 按照随机顺序包含剩余的图像，但是一些训练 batch 可能包含比另一个更多的图像。在他们之间，训练的 batch 包含每个类别正好 5000 张图片。

如题目所示，本次训练使用到的是 MNIST 数据库的手写数字，这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集。图片是 28x28 的像素矩阵，标签则对应着 0~9 的 10 个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。该数据集的图片是一个黑白的单通道图片，其中图片如下：