不懂得如何优化CNN图像分类模型?这有一份综合设计指南请供查阅
对于计算机视觉任务而言,图像分类是其中的主要任务之一,比如图像识别、目标检测等,这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络(CNN)是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门,上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别,通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程,但由于该项目太成熟,按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。所以,当遇到其它图像分类任务时,研究者可能不知道如何开始,或者不知道选取怎样的预训练网络模型、或者不知道对已有的成熟模型进行怎样的调整、模型的层数怎样设计、如何提升精度等,这些问题都是会在选择使用卷积神经模型完成图像分类任务时应该考虑的问题。
当选择使用CNN进行图像分类任务时,需要优化3个主要指标:精度、仿真速度以及内存消耗。这些
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搜狗公司CEO王小川:人工智能是否会出现第三次退潮?
11月17日上午,第三届世界互联网大会正在乌镇举行,搜狗公司首席执行官王小川在今日上午发表了演讲。 王小川认为,大家可以看到人工智能的重要突破是在语音和文字方面,但图像、自然语音处理的发展是缓慢的。他提到,作为产品经理,可以看到人工智能的三个方向:识别、创造与判断,而其中有重要意义的是在判断。在过去,传统方式是将规则交给机器,而未来将要将目标交给机器,让它能深度学习。 王小川分析说此前他特别好奇Alphago在下棋的第四局输掉了,但问过工程师后发现其实这不是程序有bug,而是深度学习的体系有瓶颈。那么以深度学习为代表的体系还有哪些是不靠谱的? 第一,语音识别靠谱吗?许多技术在安静环境下识别可以达到95%甚至到97%,但有噪音的情况下识别率就下降,“那么如果有两个人说话呢?无解。”王小川曾经咨询过学术界的人,发现这个人与机器在人工识别的差别在于如何解决问题,一位博士说,但凡两个人说话只要有一个人有差别人就能辨别出来,但机器不能。 第二,语义靠谱吗?在一款产品的测试中,机器的表现非常惊艳,但是有个环节是,如果你问是否需要停车位,回答我没车,机器是理解不来的。“今天机器在自然语音处理方面还远...
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