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深度学习和大数据密切相关;通常认为,当数据集的规模大到足够克服过拟合时,深度学习只会比其他技术(如浅层神经网络和随机森林)更有效,并更有利于增强深层网络的表达性。神经网络在数据集大小方面上表现始终优于 SVM 和随机森林。随着数据集大小的增加,性能上的差距也随之增加,至少在神经网络的正确率开始饱和之前,这表明神经网络更有效地利用了不断增加的数据集。然而,如果有足够的数据,即使是 SVM 也会有可观的正确率。深度网络比浅层网络的表现更好。虽然增加的数据集大小确实会像我们预计的那样有利于神经网络。但有趣的是,在相对较小的数据集上,神经网络已经比其他技术表现得更好。似乎 2 层网络并没有显著的过拟合,即使我们预计某些特征(如 6-12 特征,信号水平低)导致网络过拟合。同样有趣的是,SVM 看上去似乎有足够的数据来接近于 1.0。

CNN卷积层工作原理剖析. 卷积核尺寸,卷积步长,边界填充,输出通道,输出特征图,视场计算. LeNet-5. AlexNet. ZFNet. GoogleNet/Inception. VGGNet. ResNet.. Fully-Convolutional Network. DenseNet.. 图像增强技术. 图像增加噪声与降噪【实战案例】:. [讲解] 各类卷积神经网络结构剖析以及实现. [项目] 不同环境下交通指示牌的识别. [作业] 定制自己的神经网络。

结论: 神经网络在数据集大小方面上表现始终优于 SVM 和随机森林。随着数据集大小的增加,性能上的差距也随之增加,至少在神经网络的正确率开始饱和之前,这表明神经网络更有效地利用了不断增加的数据集。然而,如果有足够的数据,即使是 SVM 也会有可观的正确率。深度网络比浅层网络的表现更好。

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