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TensorFlow2_200729系列---26、图片为什么要使用卷积神经网络

TensorFlow2_200729系列---26、图片为什么要使用卷积神经网络

一、总结

一句话总结:

因为图片的数据量太大,特征太多,如果用全连接层参数太多,用卷积的思想可以只关注局部

 

 

1、RNN为什么增加层可以增加准确率(拿用评价做好评差评举例)?

第一层可能只能提取一些底层特征(比如褒义词贬义词),后面的层可以提取更高维度的特征(比如语句或者说说话人的情绪,比如开心、刺激、悲伤等等等等)

 

 

2、降维的话,autoencoder比主成分分析pca要好?

降维之后,autoencoder的各个分类分的更开,pca就混在一起了
并且降维之后,再重建,pca也会丢失很多信息,autoencoder会好很多

 

 

 

二、图片为什么要使用卷积神经网络

博客对应课程的视频位置:

 

 

 
posted @ 2020-08-10 12:40  范仁义  阅读(164)  评论(0编辑  收藏  举报