7.24 深度学习（一）

（一）基本概念

将原始的数据特征通过多步的特征转换得到的一种特征表示并输入到预测函数得到最终结果
流程如下
1.原始特征提取为底层特征
2.底层特征提取为中层特征
3.中层特征提取为高级特征
4.高级特征填到预测函数里进行预测
5.输出结果
其中2到3是表示学习，2到4是深度学习

（二）流程介绍：

1.底层特征：和人眼感光差不多，只捕捉基础色块、轮廓线条（好比眼睛分辨哪里亮、哪块是什么颜色），计算机只是记下零散的视觉碎片，没法理解碎片含义
2.中层特征：类似人脑视觉皮层做局部辨认，把线条色块拼成标签、布料、五角星这些零件，能看懂局部部件，但还做不出整体判断
这个阶段不是把原图完整投屏给电脑，是主动筛掉无用背景，只留存对识别道具有用的视觉素材，做轻量化信息加工
3.高层特征：将中层特征拼起来，但不加入逻辑比如联想什么的