第8章深度学习

覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望；用张量路径、单故障梯度轨迹和训练验收门完成独立复核。

学习目标

能说明“第8章深度学习”如何覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望，并区分2016年原版、2018年中文译本与当前扩展
能先预测“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”会改变哪个数组、缓存、梯度或训练状态，再用shape与数值断言逐步复核
能注入“把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度”，用“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”决定接受、降级或拒绝实现结论

为什么从这个实现问题开始

深度学习页把历史叙述与当前事实分层，避免“未来展望”在多年后失去时间坐标。 “第8章深度学习”的贯穿任务是：为VGG、GoogLeNet和ResNet建立时间化架构卡，并复核计算/精度与应用边界。动手前先写下哪个输入、shape、缓存、梯度、参数或指标会变化；运行后补理由不算预测。

围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”建立参考、故障与恢复路径。只有它守住“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”并交付论文日期、架构图、层与参数量、数据集、训练预算、硬件、指标定义、应用证据、2016/当前边界和不可比项。，代码、图形或指标才构成从零实现证据。

书目、211个原版层级与版本边界

“第8章深度学习”以O’Reilly Japan原版官方书页核对斋藤康毅著《ゼロから作るDeep Learning》于2016年9月24日出版、320页、ISBN 9784873117584，并以出版社完整目录逐项统计8个章标题、202个编号节/小节与附录A，共211个正式目录层级。出版社官方代码仓库提供可运行示例，官方勘误用于识别已知错误。

本项目没有取得原书完整正文授权，只以官方完整目录、示例代码和勘误限定范围；中文解释、代码实验、交互、练习与答案均为独立教学重写。O’Reilly中文在线书目只用于核对陆宇杰译、人民邮电出版社2018年7月、ISBN 9787115485588和中文目录，不用来证明日文原版正文。“第8章深度学习”以2016年日文原版与2018年中文译本目录为内容边界；当前Python/NumPy兼容修正、自动微分框架和后续架构只作带时间标签的独立核验。

本页另以技术核对 1、技术核对 2、技术核对 3核对算法定义、实现语义或数值诊断。外部资料能验证技术事实，不能反向证明原书采用了本站表述。

原版目录层级与实现机制

第8章深度学习

原版坐标 1/25。 在“第8章深度学习”的坐标1中，目录项「第8章深度学习」用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环；先冻结环境与shape，再以数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线复核，出现测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准时撤回结论。

8.1 加深网络

原版坐标 2/25。 目录项「8·1 加深网络」进入“第8章深度学习”后要回答第2个实现问题：它怎样按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望、改变哪个数组或训练状态、由哪些论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签证明，并如何排除把当前能力倒填原版或跨预算比较。

8.1.1 向更深的网络出发

原版坐标 3/25。 围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”在原版层级3把「8·1·1 向更深的网络出发」落实为把目录坐标转为有代码、形状、梯度、训练和评估的实现合同；复核者先读取环境、输入输出、张量shape、缓存、梯度、训练轨迹、反例和时间边界，不能接受只复述代码或模型名称。

8.1.2 进一步提高识别精度

原版坐标 4/25。 对“第8章深度学习”而言，目录项「8·1·2 进一步提高识别精度」的最小实现合同是按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，第4次检查保存论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签；若产生把当前能力倒填原版或跨预算比较，就返回上一步。

8.1.3 加深层的动机

原版坐标 5/25。 第5个正式坐标「8·1·3 加深层的动机」服务于覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望，需要以论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签呈现按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望；把当前能力倒填原版或跨预算比较会破坏“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”。

8.2 深度学习的小历史

原版坐标 6/25。 在“第8章深度学习”的坐标6中，目录项「8·2 深度学习的小历史」用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环；先冻结环境与shape，再以数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线复核，出现测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准时撤回结论。

8.2.1 ImageNet

原版坐标 7/25。 目录项「8·2·1 ImageNet」进入“第8章深度学习”后要回答第7个实现问题：它怎样按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望、改变哪个数组或训练状态、由哪些论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签证明，并如何排除把当前能力倒填原版或跨预算比较。

8.2.2 VGG

原版坐标 8/25。 围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”在原版层级8把「8·2·2 VGG」落实为按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望；复核者先读取论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签，不能接受把当前能力倒填原版或跨预算比较。

8.2.3 GoogLeNet

原版坐标 9/25。 对“第8章深度学习”而言，目录项「8·2·3 GoogLeNet」的最小实现合同是从空间几何和内存重排实现卷积网络，第9次检查保存NCHW与核shape、padding/stride、窗口索引、im2col、前反向差值和滤波器；若产生边界取整、通道或批轴错位，就返回上一步。

8.2.4 ResNet

原版坐标 10/25。 第10个正式坐标「8·2·4 ResNet」服务于覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望，需要以论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签呈现按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望；把当前能力倒填原版或跨预算比较会破坏“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”。

8.3 深度学习的高速化

原版坐标 11/25。 在“第8章深度学习”的坐标11中，目录项「8·3 深度学习的高速化」用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环；先冻结环境与shape，再以数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线复核，出现测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准时撤回结论。

8.3.1 需要努力解决的问题

原版坐标 12/25。 目录项「8·3·1 需要努力解决的问题」进入“第8章深度学习”后要回答第12个实现问题：它怎样把目录坐标转为有代码、形状、梯度、训练和评估的实现合同、改变哪个数组或训练状态、由哪些环境、输入输出、张量shape、缓存、梯度、训练轨迹、反例和时间边界证明，并如何排除只复述代码或模型名称。

8.3.2 基于GPU的高速化

原版坐标 13/25。 围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”在原版层级13把「8·3·2 基于GPU的高速化」落实为按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望；复核者先读取论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签，不能接受把当前能力倒填原版或跨预算比较。

8.3.3 分布式学习

原版坐标 14/25。 对“第8章深度学习”而言，目录项「8·3·3 分布式学习」的最小实现合同是以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，第14次检查保存数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线；若产生测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准，就返回上一步。

8.3.4 运算精度的位数缩减

原版坐标 15/25。 第15个正式坐标「8·3·4 运算精度的位数缩减」服务于覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望，需要以论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签呈现按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望；把当前能力倒填原版或跨预算比较会破坏“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”。

8.4 深度学习的应用案例

原版坐标 16/25。 在“第8章深度学习”的坐标16中，目录项「8·4 深度学习的应用案例」用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环；先冻结环境与shape，再以数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线复核，出现测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准时撤回结论。

8.4.1 物体检测

原版坐标 17/25。 目录项「8·4·1 物体检测」进入“第8章深度学习”后要回答第17个实现问题：它怎样按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望、改变哪个数组或训练状态、由哪些论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签证明，并如何排除把当前能力倒填原版或跨预算比较。

8.4.2 图像分割

原版坐标 18/25。 围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”在原版层级18把「8·4·2 图像分割」落实为以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作；复核者先读取dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入，不能接受广播或索引产生语义错误但仍可运行。

8.4.3 图像标题的生成

原版坐标 19/25。 对“第8章深度学习”而言，目录项「8·4·3 图像标题的生成」的最小实现合同是以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作，第19次检查保存dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入；若产生广播或索引产生语义错误但仍可运行，就返回上一步。

8.5 深度学习的未来

原版坐标 20/25。 第20个正式坐标「8·5 深度学习的未来」服务于覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望，需要以数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线呈现以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环；测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准会破坏“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”。

8.5.1 图像风格变换

原版坐标 21/25。 在“第8章深度学习”的坐标21中，目录项「8·5·1 图像风格变换」用于以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作；先冻结环境与shape，再以dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入复核，出现广播或索引产生语义错误但仍可运行时撤回结论。

8.5.2 图像的生成

原版坐标 22/25。 目录项「8·5·2 图像的生成」进入“第8章深度学习”后要回答第22个实现问题：它怎样以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作、改变哪个数组或训练状态、由哪些dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入证明，并如何排除广播或索引产生语义错误但仍可运行。

8.5.3 自动驾驶

原版坐标 23/25。 围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”“第8章深度学习”在原版层级23把「8·5·3 自动驾驶」落实为按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望；复核者先读取论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签，不能接受把当前能力倒填原版或跨预算比较。

8.5.4 Deep Q-Network（强化学习）

原版坐标 24/25。 对“第8章深度学习”而言，目录项「8·5·4 Deep Q-Network（强化学习）」的最小实现合同是以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，第24次检查保存数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线；若产生测试泄漏或不稳定数值梯度被当作基准，就返回上一步。

8.6 小结

原版坐标 25/25。 第25个正式坐标「8·6 小结」服务于覆盖加深网络、ImageNet/VGG/GoogLeNet/ResNet、高速化、应用与2016年未来展望，需要以logit/标签shape、稳定平移、概率、损失归约、反向梯度与差分误差呈现复核Softmax-with-Loss的稳定正向和批量反向；标签编码或batch归约错误会破坏“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”。

先预测，再操作三个章专属实现实验

分步1 / 3

1. 张量、算子与程序状态

固定“为VGG、GoogLeNet和ResNet建立时间化架构卡，并复核计算/精度与应用边界。”，在参考与反例间切换，逐阶段查看“冻结历史坐标、拆解架构、登记训练预算、核对应用证据、标注当前扩展”的输入、代码动作、输出和shape检查。

张量信号路径

选择运行情形，逐步核对形状、算子与输出

怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？

输入设置

为VGG、GoogLeNet和ResNet建立时间化架构卡，并复核计算/精度与应用边界。固定环境、数据、shape、初值、顺序、容差和种子。

事前预测

沿“冻结历史坐标 → 拆解架构 → 登记训练预算 → 核对应用证据 → 标注当前扩展”得到可复核实现结果。

适用边界

全过程必须满足“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”。

输入张量或程序状态

第8章深度学习：锁定解释器、依赖、输入与数据角色，保持其余实现合同不变

本步算子或代码动作

冻结版本、dtype、shape、轴、种子和允许读取的信息，并持续满足“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”

输出张量或训练状态

冻结历史坐标产生可追溯输入状态

形状、梯度与数值检查

可追溯输入状态、shape与数值断言；出现“把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度”时停止

原版坐标：第8章深度学习、8.1 加深网络、8.1.1 向更深的网络出发、8.1.2 进一步提高识别精度、8.1.3 加深层的动机、8.2 深度学习的小历史、8.2.1 ImageNet、8.2.2 VGG、8.2.3 GoogLeNet、8.2.4 ResNet、8.3 深度学习的高速化、8.3.1 需要努力解决的问题、8.3.2 基于GPU的高速化、8.3.3 分布式学习、8.3.4 运算精度的位数缩减、8.4 深度学习的应用案例、8.4.1 物体检测、8.4.2 图像分割、8.4.3 图像标题的生成、8.5 深度学习的未来、8.5.1 图像风格变换、8.5.2 图像的生成、8.5.3 自动驾驶、8.5.4 Deep Q-Network（强化学习）、8.6 小结

第8章深度学习的可重放实现协议

阶段	允许动作	必留证据	拒绝条件
冻结历史坐标	在“第8章深度学习”执行冻结历史坐标，只改变声明的代码、数组或训练状态	环境、输入、dtype/shape、数据角色与版本	环境或shape不可追溯
拆解架构	在“第8章深度学习”执行拆解架构，只改变声明的代码、数组或训练状态	层、参数、缓存、梯度、优化器状态与输出	把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度
登记训练预算	在“第8章深度学习”执行登记训练预算，只改变声明的代码、数组或训练状态	层、参数、缓存、梯度、优化器状态与输出	把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度
核对应用证据	在“第8章深度学习”执行核对应用证据，只改变声明的代码、数组或训练状态	层、参数、缓存、梯度、优化器状态与输出	把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度
标注当前扩展	在“第8章深度学习”执行标注当前扩展，只改变声明的代码、数组或训练状态	梯度误差、曲线、独立评估、反例与复现	无法重放或缺少独立测试

unit: "dls-08"
question: "怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？"
scenario: "为VGG、GoogLeNet和ResNet建立时间化架构卡，并复核计算/精度与应用边界。"
stages:
  ["冻结历史坐标", "拆解架构", "登记训练预算", "核对应用证据", "标注当前扩展"]
invariant: "架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定"
fault: "把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度"
evidence: "论文日期、架构图、层与参数量、数据集、训练预算、硬件、指标定义、应用证据、2016/当前边界和不可比项。"
reset: restore_case_stage_trace_mode_step_gates_and_artifact

该协议要求“第8章深度学习”在相同环境、数据角色、dtype/shape、初值、顺序、容差和种子下重放。重置后若案例、阶段、轨迹模式、步骤、训练门或证据包没有回到基线，交互状态已经污染比较。

本页回顾

掌握“第8章深度学习”不是背诵代码或API，而是能围绕“怎样区分原书截至2016年的架构与应用观察、当前技术扩展和可复现性能声明？”重建环境、shape、前向、梯度、训练与评估证据，并用“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”拒绝“把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度”。最终交付为论文日期、架构图、层与参数量、数据集、训练预算、硬件、指标定义、应用证据、2016/当前边界和不可比项。

练习与答案

练习

问题 1：实现合同。 “第8章深度学习”为什么必须先冻结环境、数据角色、dtype/shape、初值、顺序、容差和种子？

问题 2：目录逐项覆盖。 怎样证明原版目录坐标已经进入机制、交互和练习？

“第8章深度学习”的目录项「第8章深度学习」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·1 加深网络」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·1·1 向更深的网络出发」：以“把目录坐标转为有代码、形状、梯度、训练和评估的实现合同”解释实现作用，用“环境、输入输出、张量shape、缓存、梯度、训练轨迹、反例和时间边界”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·1·2 进一步提高识别精度」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·1·3 加深层的动机」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·2 深度学习的小历史」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·2·1 ImageNet」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·2·2 VGG」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·2·3 GoogLeNet」：以“从空间几何和内存重排实现卷积网络”解释实现作用，用“NCHW与核shape、padding/stride、窗口索引、im2col、前反向差值和滤波器”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·2·4 ResNet」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·3 深度学习的高速化」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·3·1 需要努力解决的问题」：以“把目录坐标转为有代码、形状、梯度、训练和评估的实现合同”解释实现作用，用“环境、输入输出、张量shape、缓存、梯度、训练轨迹、反例和时间边界”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·3·2 基于GPU的高速化」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·3·3 分布式学习」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·3·4 运算精度的位数缩减」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·4 深度学习的应用案例」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·4·1 物体检测」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·4·2 图像分割」：以“以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作”解释实现作用，用“dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·4·3 图像标题的生成」：以“以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作”解释实现作用，用“dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·5 深度学习的未来」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·5·1 图像风格变换」：以“以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作”解释实现作用，用“dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·5·2 图像的生成」：以“以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作”解释实现作用，用“dtype、shape、stride、广播轴、索引、数值范围和绘图输入”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·5·3 自动驾驶」：以“按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望”解释实现作用，用“论文日期、架构、数据集、训练预算、硬件、指标、应用证据与当前标签”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·5·4 Deep Q-Network（强化学习）」：以“以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环”解释实现作用，用“数据角色、batch索引、损失、差分步长、梯度、学习率与曲线”提供复核。
“第8章深度学习”的目录项「8·6 小结」：以“复核Softmax-with-Loss的稳定正向和批量反向”解释实现作用，用“logit/标签shape、稳定平移、概率、损失归约、反向梯度与差分误差”提供复核。

问题 3：故障恢复。 怎样证明“把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度”已经被修正？

为“第8章深度学习”复用同一环境、数据角色、dtype/shape、初值、顺序、容差和种子，重放参考路径后只注入“把当前模型能力倒填为2016年原书结论，或跨硬件/数据预算比较单一精度”；记录最早偏离，撤销故障再运行。只有张量路径、梯度轨迹、训练门和论文日期、架构图、层与参数量、数据集、训练预算、硬件、指标定义、应用证据、2016/当前边界和不可比项。重新满足“架构版本、数据集版本、训练预算、硬件、精度、基线、发布日期和证据来源固定”，修正才可提交。

名词解释

本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。

深度学习: 检索键 dls-A 对应目录坐标「第8章深度学习」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
加深网络: 检索键 dls-B 对应目录坐标「8·1 加深网络」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
向更深的网络出发: 检索键 dls-C 对应目录坐标「8·1·1 向更深的网络出发」；在“第8章深度学习”中用于把目录坐标转为有代码、形状、梯度、训练和评估的实现合同，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
进一步提高识别精度: 检索键 dls-D 对应目录坐标「8·1·2 进一步提高识别精度」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
加深层的动机: 检索键 dls-E 对应目录坐标「8·1·3 加深层的动机」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
深度学习的小历史: 检索键 dls-F 对应目录坐标「8·2 深度学习的小历史」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
ImageNet: 检索键 dls-G 对应目录坐标「8·2·1 ImageNet」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
VGG: 检索键 dls-H 对应目录坐标「8·2·2 VGG」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
GoogLeNet: 检索键 dls-I 对应目录坐标「8·2·3 GoogLeNet」；在“第8章深度学习”中用于从空间几何和内存重排实现卷积网络，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
ResNet: 检索键 dls-J 对应目录坐标「8·2·4 ResNet」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
深度学习的高速化: 检索键 dls-K 对应目录坐标「8·3 深度学习的高速化」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
需要努力解决的问题: 检索键 dls-L 对应目录坐标「8·3·1 需要努力解决的问题」；在“第8章深度学习”中用于把目录坐标转为有代码、形状、梯度、训练和评估的实现合同，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
基于GPU的高速化: 检索键 dls-M 对应目录坐标「8·3·2 基于GPU的高速化」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
分布式学习: 检索键 dls-N 对应目录坐标「8·3·3 分布式学习」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
运算精度的位数缩减: 检索键 dls-O 对应目录坐标「8·3·4 运算精度的位数缩减」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
深度学习的应用案例: 检索键 dls-P 对应目录坐标「8·4 深度学习的应用案例」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
物体检测: 检索键 dls-Q 对应目录坐标「8·4·1 物体检测」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
图像分割: 检索键 dls-R 对应目录坐标「8·4·2 图像分割」；在“第8章深度学习”中用于以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
图像标题的生成: 检索键 dls-S 对应目录坐标「8·4·3 图像标题的生成」；在“第8章深度学习”中用于以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
深度学习的未来: 检索键 dls-T 对应目录坐标「8·5 深度学习的未来」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
图像风格变换: 检索键 dls-U 对应目录坐标「8·5·1 图像风格变换」；在“第8章深度学习”中用于以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
图像的生成: 检索键 dls-V 对应目录坐标「8·5·2 图像的生成」；在“第8章深度学习”中用于以数组形状、轴和广播执行数值与可视化操作，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
自动驾驶: 检索键 dls-W 对应目录坐标「8·5·3 自动驾驶」；在“第8章深度学习”中用于按2016年时间坐标解释架构、算力、应用和展望，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
Deep Q-Network（强化学习）: 检索键 dls-X 对应目录坐标「8·5·4 Deep Q-Network（强化学习）」；在“第8章深度学习”中用于以损失、数值微分和更新构造可检查训练循环，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。
小结: 检索键 dls-Y 对应目录坐标「8·6 小结」；在“第8章深度学习”中用于复核Softmax-with-Loss的稳定正向和批量反向，需要连接原版范围、代码/shape、梯度轨迹与独立评估证据。

第8章 深度学习

学习目标

为什么从这个实现问题开始

书目、211个原版层级与版本边界

原版目录层级与实现机制

第8章 深度学习

8.1 加深网络

8.1.1 向更深的网络出发

8.1.2 进一步提高识别精度

8.1.3 加深层的动机

8.2 深度学习的小历史

8.2.1 ImageNet

8.2.2 VGG

8.2.3 GoogLeNet

8.2.4 ResNet

8.3 深度学习的高速化

8.3.1 需要努力解决的问题

8.3.2 基于GPU的高速化

8.3.3 分布式学习

8.3.4 运算精度的位数缩减

8.4 深度学习的应用案例

8.4.1 物体检测

8.4.2 图像分割

8.4.3 图像标题的生成

8.5 深度学习的未来

8.5.1 图像风格变换

8.5.2 图像的生成

8.5.3 自动驾驶

8.5.4 Deep Q-Network（强化学习）

8.6 小结

先预测，再操作三个章专属实现实验

1. 张量、算子与程序状态

选择运行情形，逐步核对形状、算子与输出

第8章 深度学习的可重放实现协议

本页回顾

练习与答案

练习

名词解释

名词解释

讨论

第8章深度学习

第8章深度学习

第8章深度学习的可重放实现协议