Learning 02

图像识别

对视觉图像进行标记
Pytorch框架的进一步学习
实现简单的图形分类问题
urinary数据集的初步了解

李宏毅的机器学习

Lecture 3 卷积神经网络CNN和图像分类

为什么使用CNN处理图片

在图片中有一些比整张图片要小的pattern（比如鸟的图片中鸟的喙就是一个小的pattern），识别这些pattern并不需要看整张图片。
这些小的pattern会出现在图片的不同位置，例如鸟图片中鸟的喙可能出现在左上角也可能出现在中间。
对图片进行降采样（池化）不会改变图片的特征，因此神经网络处理图片所需的参数就会更少。

卷积的理解

影像辨识这个问题本身的特性，其实不一定需要 Fully Connected。

Receptive Field，每一个 Neuron 都只关心自己的 Receptive Field 裡面发生的事情

可以将卷积网络看作一种特殊的的全连接网络，每一个卷积核卷积后得到的feature map可以看做一个隐藏层的输出，feature map中的每一个数可以看做这个隐藏层的一个神经元。在这个特殊的全连接网络中隐藏层的每个神经元只会接收上一层的部分输入，而且隐藏层的神经元对应的权重是共享的，在反向传播过程中只需要按照一般的过程进行反向传播，然后再将对应的共享参数取均值即可。具体的过程如下图所示：

HW3的总结

因为卷积神经网络的特性，目标进行旋转、放大或者反转后，机器的识别效率是很低的。如果不对训练集进行数据处理，比如随机对图像进行旋转、翻转或者局部放大，在验证集中loss会很大，准确度也无法保障。阅读了Pytorch的官方文档，对数据进行transform，最终的的得分会高很多。

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