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標(biāo)簽 > 圖像分類(lèi)
圖像分類(lèi),根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征,把不同類(lèi)別的目標(biāo)區(qū)分開(kāi)來(lái)的圖像處理方法。它利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行定量分析,把圖像或圖像中的每個(gè)像元或區(qū)域劃歸為若干個(gè)類(lèi)別中的某一種,以代替人的視覺(jué)判讀。
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一種用于圖像分類(lèi)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是逐層提取特征,第一層提取的特征較為低級(jí),第二層在第一層的基礎(chǔ)上繼續(xù)提取更高級(jí)別的特征,同樣,第三層在第二層的基礎(chǔ)上提取的特征也更為...
2018-07-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)深度學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0
高效構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)
簡(jiǎn)單基線模型的選擇取決于要處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù)類(lèi)型。如果你打算基于多個(gè)特征預(yù)測(cè)房?jī)r(jià),那選擇線性回歸很合理。不過(guò),如果你想要構(gòu)建語(yǔ)音到文本算法,那選擇線性...
2018-07-02 標(biāo)簽:圖像分類(lèi)基線機(jī)器學(xué)習(xí) 2388 0
2018年的“最佳論文獎(jiǎng)”和“最佳論文提名獎(jiǎng)”的論文分享
破碎梯度(shattered gradients)是當(dāng)防御不可微分時(shí)產(chǎn)生的,它會(huì)引起數(shù)值不穩(wěn)定或者導(dǎo)致真正的梯度信號(hào)發(fā)生錯(cuò)誤。造成梯度破碎的防御措施往往...
2018-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí) 6490 0
有了訓(xùn)練集和驗(yàn)證集后,我們開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。這是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題,在給出一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí),我們需要將它分到12個(gè)類(lèi)中的一個(gè)。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(C...
2018-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)數(shù)據(jù)集 5191 0
深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用是圖像分類(lèi)問(wèn)題
再看一張圖。這張圖中,每次在網(wǎng)絡(luò)中插入一個(gè)中間分類(lèi)層,橫軸表示插入的單個(gè)中間分類(lèi)層的位置,縱軸為相應(yīng)的最終分類(lèi)層的表現(xiàn)。我們看到,在ResNet中,插入...
2018-05-07 標(biāo)簽:圖像分類(lèi)深度學(xué)習(xí) 8940 0
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