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深度学习算法应用
内容概要
一 、计算机视觉
二、 自然语言处理
三、 其他拓展应用
AI
流程图:
AI
模型训练的基本流程:
模型训练
:
模型推理
:
AI
VGG16AlexNet
网络逐渐加深
:
更深的模型,意味着更好的非线性表达能
力,可以学习更加复杂的变换,从而可以
拟合更加复杂的特征输入。
VGG19
ResNet50
GoogleNet
ResNet101
InceptionV3
MobileNet
梯度不稳定、网络退化:
残差网络的出现,通过分支跳过多层后与
原分支合并求残差的方式,解决了这些问
题。
感受野尺度:
并联了多种尺寸的卷积,解决了不同的感
受野对不同尺度的特征的识别能力。并优
化了卷积核的尺度解决性能问题。
01
经典网络结构:
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风路丞
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