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深度影象理解

阿新 • • 發佈：2018-11-12

深度學習基礎知識

            深度學習的基礎模組

 

 

            深度學習的模型設計

線性特徵有限，遠遠不如非線性表示，非線性不好學習，加入RELU，嘗試把原始特徵拉入非線性空間

深度學習的訓練技巧

很多時候使用啟用函式relu

除錯學習率：線性下降、試小的學習率－大的學習率－小的學習率－大的學習率

attention學習更多的東西

小結：網路結構、超引數學習、優化方案、模型表達能力、減少冗餘，快速計算、減少過擬合、容易優化、超引數調節、聯合學習、注意力機制

深度學習影象理解技術

          影象分類框架

資料清洗搭一個半監督模型，需要有一個種子模型

類標籤比較弱，需要加一個triplet三元組

     

           

          模型加速優化

          影象檢測分割

Pipeline

          影象分類應用場景

影象理解進階

 

 

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