全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文
Introduction
卷积神经网络CNN,虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物,但在近些年的机器视觉领域,它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络,将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛(相当于机器视觉界的奥林匹克)时,它就开始声名大噪了。从那时起,一票公司开始在它们的核心服务中使用深度学习技术。例如Facebook用它进行自动的图像标签,google用它做照片检索,amazon用它做产品推荐,Pinterest用它做个性化家庭定制推送,Instagram用它搭建他们的搜索架构。
基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。那么,就让我们看看怎样使用CNN技术来设计图像分类算法。
The Problem Space
图像分类主要指将输入图像进行硬
