镭晨AOI算法和传统算法对比报告.pdf - 第7页
卷积神经网络 i*robab« My input Image Filters SMbng window X3 Activ ations of the network at a particular layer ^vety feature map output is the result of applying a Mef totheima^^ M 9 e £ s F C 神经元到底代表什么？ 神经元本质上就代表一个物品的特征，很多的不同…
原理对比
这是一只狗，要求：
黑色的眼睛
灰色的耳朵
白色的身体
这是一只狗吗？
不是
传统算法
深度学习算法
它们都是狗
这是一只狗吗？
是
训练
识别
卷积神经网络
i*robab«My
input Image
Filters
SMbng window
X3
Activations of the network at a particular layer
^vety feature map output is the result of applying a Mef totheima^^
M
9
e
£
s
F
C
神经元到底代表什么？
神经元本质上就代表一个物品的特征，很多的不同的神经兀连接在一起，有输入输出，就形成了神经网络
深度学习的要点
多个抽象层次，提取不同特征
参数优化
采集大量正负样本数据
标注样本，区分训练集和测试集
训练模型：非常耗时，显卡要求高
使用测试集验证模型效果
卷积神经网络可以自动从大量样本中找出样本之间的
共同特征，并将这些共同特征记录下来，成为模型
参数
调优
大数据
模型
设计
训练
优化