科研：
1、这篇文章里对FlowNet的解释很不错~
神经光流网络——用卷积网络实现光流预测（FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks）
2、对end-to-end的理解（端到端）
作者：陈永志
我从目标检测角度来说说我对end-to-end的理解。
非end-to-end方法：
目前目标检测领域，效果最好，影响力最大的还是RCNN那一套框架，这种方法需要先在图像中提取可能含有目标的候选框（region proposal）， 然后将这些候选框输入到CNN模型，让CNN判断候选框中是否真的有目标，以及目标的类别是什么。在我们看到的结果中，往往是类似与下图这种，在整幅图中用矩形框标记目标的位置和大小，并且告诉我们框中的物体是什么。
这种标记的过程，其实是有两部分组成，一是目标所在位置及大小，二是目标的类别。在整个算法中，目标位置和大小其实是包含在region proposal的过程里，而类别的判定则是在CNN中来判定的。
这种标记的过程，其实是有两部分组成，一是目标所在位置及大小，二是目标的类别。在整个算法中，目标位置和大小其实是包含在region proposal的过程里，而类别的判定则是在CNN中来判定的。
end-to-end方法：
end-to-end方法的典型代表就是有名的yolo。前面的方法中，CNN本质的作用还是用来分类，定位的功能其并没有做到。而yolo这种方法就是只通过CNN网络，就能够实现目标的定位和识别。也就是原始图像输入到CNN网络中，直接输出图像中所有目标的位置和目标的类别。这种方法就是end-to-end（端对端）的方法，一端输入我的原始图像，一端输出我想得到的结果。只关心输入和输出，中间的步骤全部都不管。
3.pre-trained（预训练）
深度网络存在问题:
网络越深，需要的训练样本数越多。若用监督则需大量标注样本，不然小规模样本容易造成过拟合（深层网络意味着特征比较多，机器学习里面临多特征：1、多样本 2、规则化 3、特征选择）；
多层神经网络参数优化是个高阶非凸优化问题，常收敛较差的局部解；
梯度扩散问题，BP算法计算出的梯度随着深度向前而显著下降，导致前面网络参数贡献很小，更新速度慢。
解决方法：
逐层贪婪训练，无监督预训练（unsupervised pre-training）即训练网络的第一个隐藏层，再训练第二个…最后用这些训练好的网络参数值作为整体网络参数的初始值。
1、无监督学习——->参数初始值；
2、监督学习——->fine-tuning(微调)，即训练有标注样本。
经过预训练最终能得到比较好的局部最优解。
fine-tuning对神经网络权值改变很小，似乎权值被困在某个局部区域。而且第一层改变最少，第二层次之…最后一层最大。
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