摘要： 一、代码截图 二、提交结果 三、模型改进思考 1.用Adam优化算法替换SGD随机梯度下降。 2.在训练的过程中，迭代的次数越多理论上模型预测越精确。 阅读全文

摘要： 一、视频学习 卷积神经网络的基本应用：分类、检索、检测、分割。 深度学习三部曲：step1：搭建神经网络结构；step2：找到一个合适的损失函数；step3：找到一个合适的优化函数，更新参数。 全连接网络处理图像的问题：参数太多导致过拟合。 卷积神经网络的解决方式：局部关联，参数共享。 卷积：对两个 阅读全文

摘要： 一、视频学习 问题： 从前深度学习时代到后深度学习时代，我们还需要做什么？ 我还是没能理解机器是如何学习样本数据的内在规律的。 人工智能如何与心理学和哲学相联系，想不明白。 总结： 人工智能>机器学习>深度学习。 人工智能是一个宏大的命题，通过与各个领域相结合，惠及生活。机器学习需要对问题建模，确定 阅读全文