我居然3小時學(xué)懂了深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門到實(shí)戰(zhàn)，多虧了這個課程，看不懂你打我?。?！
深度學(xué)習(xí)：特征提取的方法
機(jī)器學(xué)習(xí)：
- 數(shù)據(jù)獲取
- 特征工程
- 建立模型
- 評估與應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，最大一點(diǎn)解決特征工程的問題。
特征如何提?。海ㄗ铍y的一點(diǎn)）
為什么需要深度學(xué)習(xí)：黑盒子，對數(shù)據(jù)進(jìn)行相當(dāng)負(fù)責(zé)的操作，例如把圖像轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)據(jù)。
深度學(xué)習(xí)：學(xué)什么樣的特征是最合適的，怎么樣去提特征。
深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：無人駕駛汽車。計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理。人臉識別。抖音拍視頻（識別人臉等關(guān)鍵點(diǎn)在哪）。醫(yī)學(xué)。
計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)：圖像分類任務(wù)。一張圖片被表示成三維數(shù)組的形式，每個像素的值從0到255。
計(jì)算機(jī)視覺面臨的挑戰(zhàn)：照射角度、形狀改變。部分遮蔽、背景混入。
機(jī)器學(xué)習(xí)常規(guī)套路：
- 收集數(shù)據(jù)并給定標(biāo)簽
- 訓(xùn)練一個分類器
- 測試評估
二課---圖像分類
了解計(jì)算機(jī)視覺
從暗到亮
3表示3個點(diǎn)色通道
部分遮蔽 背景混入照射角度 形狀改變
周圍什么多就是什么
K=3看周圍的幾個
對應(yīng)相減
測試結(jié)果，部分可以，那問題在哪？
主題和背景
得分函數(shù)
W權(quán)重參數(shù)，b偏執(zhí)參數(shù)（微調(diào)）
W優(yōu)化而來
xi不變，輸入數(shù)據(jù)
Sj其他類別Syi正確類別
1：dieta（容忍程度
拉姆他：懲罰系數(shù)
放大差異Ex次冪
normalize最后的概率值
回歸任務(wù)：得分值計(jì)損失
分類任務(wù)：概率值計(jì)損失
目標(biāo)：使損失下降
