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1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早期在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別已經(jīng)顯示出很好的效果.由于當(dāng)時(shí)內(nèi)存和硬件的限制無(wú)法獲得大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),使得網(wǎng)絡(luò)無(wú)法擴(kuò)展更大的圖像,導(dǎo)致當(dāng)時(shí)研究熱度減少.由于廣泛的可用性和GPU的增加使計(jì)算能力強(qiáng)大,2012年Alex Krizhevsky[8]在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中引入大型數(shù)據(jù)集,把分類誤差記錄從26％降到了15%,在很大程度上啟發(fā)了深層網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的使用.這幾年來(lái),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面獲得了很多突破以往的研究成就和結(jié)果.它
2、強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力以及分類的本領(lǐng)在整個(gè)領(lǐng)域中得到了各方面的極大的注意,越來(lái)越多的研究者意識(shí)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有重要的分析和探究的必要性的價(jià)值.(1)首先介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)展過(guò)程和相關(guān)歷史與背景,簡(jiǎn)單介紹關(guān)于卷積神經(jīng)的基本結(jié)構(gòu)和運(yùn)行的理論.
(2)作為深度學(xué)習(xí)的開(kāi)端,介紹Alex Net[8]網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成,闡述該模型的優(yōu)點(diǎn),接著,大型網(wǎng)絡(luò)與深度模型接二連三被提出,進(jìn)而得出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的強(qiáng)大,引出遷移學(xué)習(xí)的能力的存在.(
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