[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
我们已经见识了深度学习多么高冷
它无法大面积的应用 并且
我们还得通过了解数据的详细特征 以及
了解网络如何支持它的 以此获得高精度
我们知道了它如何被应用在
计算机视觉中图像分析的各种任务上
我们来回顾一下这个框图 里面有对回归
分类 以及其他机器学习任务的总结
这里我们怎样把深度学习应用在计算机视觉上呢?
尤其是 我们要讨论一下图像分类的深度特征
所以 图像分类的深度特征
在这里输入图像和相应的标签
所以 我们看到的标签 要么是一只猫
要么是一条狗 或者房子 或者其他图像中的东西
现在 我们通过特征提取进行反馈
这里 我们就用深度学习模型来进行特征提取
所以 这里输出的是这张特定图片 以及
每张图像的深度特征
现在我们推送这些图像
通过一种机器模型来推送这些代表性特征
这里 我们用的是简化的分类算子 比如逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归是一种例子
输出的是我们预测的标签
预测的标签
因此 我们将会馈入我们预测的标签y帽和
真正的标签y 把它们馈入到质量测度中
所以 y和y帽 以及质量的测度取决于你的任务
我们在任务中使用了分类精度
因此 参数w帽
才真正是逻辑回归的权重参数
所以 这些是特征的权重
机器算法要做的 是保障分类精度
尝试着通过改变和更新这些权重w帽 使精度更高
我们了解了深度学习如何在计算机视觉的各种任务中
给出高冷又令人激动的结果
我们也看到那些同时应用两种分类并且
使用神经网络和深度特征来检索新图像
我们要探寻的笔记显示
建立这种深度学习模型并且
实际运用到高冷的计算机视觉的机器学习任务中是很容易的
分类和图像检索都是我所找到的
很让我激动的工具
用这个工具你能够建立起非常激动人心的智能应用
它使用了机器学习和深度学习在当今最受追捧的技术
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