- 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。 预训练网络（pretrained network）是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不... 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。 预训练网络（pretrained network）是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不...
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- 一、神经网络前向传播公式推导 这样设计的原因：第一是这种一致的完全连接形式事实上可以相对容易地编码成计算机指令，第二是神经网络的学习过程将会弱化这些实际上不需要的连接（也就是这些连接的权重将趋近于0），因此对于解决特定任 务所需最小数量的连接冗余几个连接，也无伤大雅。 这意味着，随着神经网络学习过程的进行，神经网络通过调整优化网... 一、神经网络前向传播公式推导 这样设计的原因：第一是这种一致的完全连接形式事实上可以相对容易地编码成计算机指令，第二是神经网络的学习过程将会弱化这些实际上不需要的连接（也就是这些连接的权重将趋近于0），因此对于解决特定任 务所需最小数量的连接冗余几个连接，也无伤大雅。 这意味着，随着神经网络学习过程的进行，神经网络通过调整优化网...
- 对于监督分类，可视化每个类别的每个波段的平均光谱响应很有用。此类图表称为光谱响应曲线或光谱特征。此类图表有助于确定类的可分离性。如果类具有非常不同的签名，分类器将能够很好地将它们分开。 我们还可以绘制一个类的所有训练样本的光谱特征并检查训练数据集的质量。如果所有训练样本都显示相似的特征，则表明您在收集适当的样本方面做得很好。您还可以从... 对于监督分类，可视化每个类别的每个波段的平均光谱响应很有用。此类图表称为光谱响应曲线或光谱特征。此类图表有助于确定类的可分离性。如果类具有非常不同的签名，分类器将能够很好地将它们分开。 我们还可以绘制一个类的所有训练样本的光谱特征并检查训练数据集的质量。如果所有训练样本都显示相似的特征，则表明您在收集适当的样本方面做得很好。您还可以从...
- 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个... 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个...
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