随笔分类 - 计算机视觉学习笔记
摘要：卷积神经网络：以卷积层为主的深度网络结构（卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层） 卷积层：对图像和滤波矩阵进行内积运算（逐个元素相乘在求和）卷积后得到一个特征图 步长：？ｓｔｒｉｄｅ 下采样？减少？ 上采样？：扩展？ padding：对边缘填充 ｄｉｌａｔｉｏｎ：空洞卷积，分割网络中会用，
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摘要：特征工程：对原始数据进行数据分析，转变为特征的过程，这些特征可以更好的描述数据，并且利用他们建立模型在未知数据上表现性能可以达到最优（或接近最佳性能） 从数学角度来看，就是人工的设计输入变量X 通过数学优化等机器学习学习更深度的特征，在数学上进行约束和优化。 特征提取——认为的设计特征 特征选择——
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