CNN卷积自动提取特征
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CNN是一种用于图像和空间数据处理的深度学习模型,通过卷积自动提取特征。
基本流程:
输入图像
↓
卷积层(提取边缘、纹理、形状)
↓
激活函数ReLU(增加非线性)
↓
池化层(压缩特征,减少计算)
↓
全连接层(分类)
↓
输出结果
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极大似然估计(MLE)概述
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极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学习和机器学习里最核心的参数估计方法之一。
解决的问题:
已经观察到一批样本数据,反过来推断“最可能产生这批数据”的模型参数是什么。
换句话说,不是参数生成数据,而是已知数据去反推参数。
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深度学习原理
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