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印刷問(wèn)答 2021-04-26 03:44 506
用通俗的話(huà)總的來(lái)說(shuō)，就是利用大數據抽取規律，再利用規律去預測（回歸）、分類(lèi)、聚類(lèi)未知的輸入，得到輸出（結果）ai如何鏈接圖片。
單說(shuō)圖片識別：
這里面的大數據就是已知的輸入（圖片）和已知的結果（圖片的標簽），抽取規律也就是相應的算法（卷及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )），預測、分類(lèi)、聚類(lèi)就是得到圖片的結果（圖片識別）ai如何鏈接圖片。
可以分為以下幾步：
第一步：數據的預處理ai如何鏈接圖片。
圖片是由一個(gè)一個(gè)的像素組成的，就拿入門(mén)的案例說(shuō)吧，MNIST數據集，是一個(gè)手寫(xiě)數字的數據集，每一張圖片都是由28×28個(gè)像素點(diǎn)形成的ai如何鏈接圖片。
就像這樣：
總共有60000張這樣的圖片ai如何鏈接圖片，而圖片的標簽（也就是結果）也是已知的（0~9），那么設輸入為x輸出為y，
計算機是無(wú)法讀懂圖片的，所以我們要將圖片轉換成計算機所能認識的東東ai如何鏈接圖片。
矩陣：
x就是一個(gè)28×28的矩陣每一個(gè)點(diǎn)表示圖片中相應位置的灰度ai如何鏈接圖片。有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為了更簡(jiǎn)化的計算，將28×28 的矩陣，轉換為一個(gè)1×784的向量（一維矩陣）。這里的x是28×28×1，這個(gè)1表示的是單通道，也就是只有一種顏色。如果是彩色圖片的話(huà)，那么就應該是28×28×3，這個(gè)3表示的是RGB三個(gè)顏色通道。
y就是一個(gè)數字，0~9ai如何鏈接圖片。
有些算法還會(huì )降x，y進(jìn)行歸一化，也就是轉換為0~1之間的矩陣、數字ai如何鏈接圖片。
第二步：抽取特征ai如何鏈接圖片。
卷積（特征提?。┑木唧w計算方法：
其中input為輸入，filter叫做卷積核（暫且理解為濾波器），output叫做特征圖，特征圖的個(gè)數和filter的個(gè)數是相同的（filter W0、filter W1）ai如何鏈接圖片。既然是矩陣，那么可以設中間的參數是W，于是就有Wx+b = output。這里的W是我們最終要訓練出來(lái)的。
計算方法：
w0與x藍色區域做內積（對應位置相乘后相加）：
f1第1層 = 0×1+ 0×1+ 0×1 + 0×-1+ 1×-1+ 1×0 + 0×-1+1×1+1×0 = 0
f1第2層 = 0×-1+0×-1+0×1 +0×-1+0×1+1×0 +0×-1+2×1+2×0 = 2
f1第3層 = 0×1+0×0+0×-1+ 0×0+2×0+2×0+ 0×1+0×-1+0×-1+ = 0
那么根據神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )得分函數：f（xai如何鏈接圖片，w） = wx+b
這里的b =1
那么輸出的得分值就為f1+f2+f3+b = 0+2+0+1 =3
最右邊綠色的矩陣第1行ai如何鏈接圖片，第1列，就是3
將卷積核在輸入矩陣滑動(dòng)ai如何鏈接圖片，
同理可以計算
這里的輸出叫做特征圖ai如何鏈接圖片。
這里就可以看出，經(jīng)過(guò)卷積核Filter（濾波器），將圖片濃縮了，濃縮之后，再進(jìn)行一次非線(xiàn)性的處理，用一些非線(xiàn)性的函數將線(xiàn)性結果非線(xiàn)性化（叫做激活函數），這層叫作卷積層ai如何鏈接圖片。
這里只是一層，大型數據集（輸入很多的情況）一層是不夠的，需要很多層，輸入-卷積-輸出-卷積-輸出........ai如何鏈接圖片。
比如VGG-16，就有16個(gè)卷積層ai如何鏈接圖片。
進(jìn)一步濃縮叫做池化層ai如何鏈接圖片。
同樣有一個(gè)filter，將特征圖進(jìn)行MAX（取最大值）或者M(jìn)EAN（取均值），進(jìn)一步濃縮特征ai如何鏈接圖片。
濃縮完特征之后，接著(zhù)后面的層叫做全連接層ai如何鏈接圖片。
就是將權重參數W（矩陣），分別乘以池化完成的結果，得到最終的分類(lèi)結果比如前邊所說(shuō)的0~9的手寫(xiě)字體，要分10個(gè)類(lèi)別，如果池化完成的結果是1×64，那么全連接層就應該是64×10，最終得到1×10的矩陣，就是分類(lèi)0~9的結果ai如何鏈接圖片。
以上最重要的就是要求W，也就是最前邊說(shuō)的，根據大數據找規律ai如何鏈接圖片。
第三步：參數更新
那么還有問(wèn)題ai如何鏈接圖片，W是多少誰(shuí)知道？
沒(méi)人知道ai如何鏈接圖片，這里是根據計算機一步一步的試出來(lái)的，
先隨機的給出一組W，算出結果Y1，利用已知的x當做輸入，用已知的y與y1坐差值，那么Y1-y就會(huì )有一個(gè)差值，就是預測值和真實(shí)值的差值ai如何鏈接圖片。稱(chēng)作損失函數，有些叫做代價(jià)函數。當代價(jià)函數最小的時(shí)候，預測值Y1和真實(shí)值y的差距越來(lái)越小，當差距在我們可以接受的范圍內，那么就可以認為，由權重參數W生成的Y1可以對輸入x進(jìn)行預測和分類(lèi)。
那么如何讓損失函數最小呢？這里并不是求導后求極值點(diǎn)，而是對損失函數求導數，調整W，使得差值沿著(zhù)導數的方向前進(jìn)，最終達到極小值點(diǎn)ai如何鏈接圖片。
這時(shí)候得到的W就是我們最終要的結果了ai如何鏈接圖片。
第四步：利用參數
既然得到了W，我們就可以利用這個(gè)W，將一個(gè)未知結果的x輸入，從而得到通過(guò)W計算出的y，這個(gè)y就是圖片識別的結果ai如何鏈接圖片。
現在有很多的開(kāi)源深度學(xué)習框架ai如何鏈接圖片，是各大著(zhù)名公司封裝好的函數（已經(jīng)造好的輪子），
以下是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )識別MNIST的小例子（基于google深度學(xué)習框架TensorFlow）：
只是經(jīng)過(guò)了21次的參數更新，最終的識別準確率在99%以上ai如何鏈接圖片。
輸出結果：
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.7688
第1次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.7831
第2次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8829
第3次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8883
第4次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.889
第5次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8919
第6次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8908
第7次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.893
第8次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.894
第9次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8949
第10次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8927
第11次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8935
第12次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8948
第13次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9873
第14次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9881
第15次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9864
第16次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9885
第17次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9906
第18次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9876
第19次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9884
第20次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9902
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