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在韩国用什么地图导航如何优化网页加载速度

news 2025/8/6 1:10:56

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一、深度学习概念

1、定义

通过训练多层网络结构对位置数据进行分类或回归，深度学习解决特征工程问题。

在这里插入图片描述

2、深度学习应用

图像处理
语言识别
自然语言处理

在移动端不太好，计算量太大了，速度可能会慢
eg.医学应用、自动上色

3、例子

使用k最近邻进行判断时，背景主导是最大的问题，因为我们关注的是主体（主要成分）

二、神经网络基础

1、线性函数

例如输入一个小猫图片，通过 $f (x, W)$ 得到每个类别的得分：
在这里插入图片描述

$f (x, W)$ 中每个像素点的权重参数不同：
$10$ ：10种分类
$b$ ：偏置项（微调操作）
$w$ ：权重参数
在这里插入图片描述

2、损失函数

正则化惩罚项：减轻某个及其突出特征的重要性
损失函数=数据损失+正则化惩罚项

在这里插入图片描述

3、Softmax分类器

我们关注属于正确类别概率值，越接近于1，损失越小，因此用对数函数求损失值。

$e x$ p： $e^{x}$ 次方，用于放大映射
$n or ma l i ze$ ：归一化
$L_i$ ：实际损失值

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