神经网络学习第一天总结

1、初识神经网络

 

图中显示：当数据规模比较小的时候，用机器学习算法和深度学习算法，效果都是一样的，随着数据规模的增加，深度学习算法显示的效果优于机器学习算法，也许正是大数据的兴起，造就了深度学习

神经网络可以用来做什么呢？

 

2、计算机视觉所面临的挑战

1、照射角度

 

2、形状改变

 

3、光照强度

 

4、部分遮蔽

 

5、背景混入

 

常规的套路

 

3、过渡：K近邻尝试图像分类

 

 

出来混早晚都要还的（因为KNN分类器不需要训练，所以计算的复杂度比较高）

数据库样例：

 

如何计算呢？

 

测试的结果

 

最近邻代码

 

4、超参数

 

测试

 

背景主导

 

5、线性分类原理

 

得分函数

 

实例

 

6、损失函数

这里面的1表示容忍的范围

 

整体计算

 

7、正则化惩罚项

 

终极版

8、softmax分类器

 

SVM和softmax比较