마인드 맵 갤러리 컴퓨터 비전과 딥러닝
컴퓨터 비전 및 딥러닝에 대한 사전 소개 선형 분류기는 입력 이미지 특징을 카테고리 점수에 매핑하는 선형 매핑입니다.
2023-07-27 22:45:29에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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컴퓨터 비전과 딥러닝
이미지 분류 작업
분류기
가장 가까운 이웃 분류기
베이지안 분류기
선형 분류기
지원 벡터 머신 분류기
신경망 분류기
랜덤 포레스트
아다부스트
손실 함수
0-1 패배
다중 클래스 지원 벡터 머신 손실
교차 엔트로피 손실
L1 손실
L2 손실
최적화
첫 번째 주문 방법
경사하강법
확률적 경사하강법
미니배치 확률적 경사하강법
2차 주문 방식
뉴턴의 방법
BFGS
L-BFGS
훈련 과정
데이터 세트 파티셔닝
데이터 전처리
데이터 증대
과소적합과 과적합
계산 복잡성 감소
가중치 정규화 용어 사용
드롭아웃 정규화 사용
초매개변수 조정
모델 통합
선형 분류기
정의
입력 이미지 특징을 카테고리 점수에 매핑하는 선형 매핑입니다.
체중 벡터
훈련된 평균은 시각화 후 카테고리와 유사합니다.
템플릿으로 간주되며, 입력 이미지와 템플릿의 가중치가 높을수록 유사도가 높습니다.
결정 경계
점수가 0인 선이 결정 표면입니다.
손실 함수
모델 성능과 모델 매개변수 간의 연결, 모델 매개변수 최적화 안내
주어진 분류기의 예측값과 참값 사이의 불일치 정도를 측정하는 함수이며, 그 출력은 일반적으로 음수가 아닌 실수값입니다.
음수가 아닌 실수 값 출력은 피드백 신호로 사용되어 분류기 매개변수를 조정하여 현재 인스턴스에 해당하는 손실 값을 줄이고 분류 효과를 향상시킬 수 있습니다.
다중 클래스 지원 벡터 머신 손실
정규학기
모델이 훈련 세트에 과적합되는 것을 방지하려면
정규항의 크기를 제어하는 하이퍼파라미터
주요 목적은 분산된 가중치를 장려하고 몇 가지 차원 기능에 크게 의존하는 대신 모든 차원 기능을 사용하는 것입니다.
매개변수 최적화
경사하강법
수치 그래디언트
그라디언트 구문 분석에 대한 정확성 확인
분석적 구배
뉴턴-라이프니츠 공식
자주 사용되는
확률적 경사하강법
미니배치 확률적 경사하강법 알고리즘
반복
반복할 때마다 네트워크 구조 매개변수 업데이트
배치 크기
한 번의 반복에 사용된 샘플 크기
라운드 수 에포크
훈련 세트의 모든 샘플이 통과되었음을 나타냅니다.
데이터 세트 파티셔닝
클래식 디비전
트레이닝 세트
주어진 하이퍼파라미터에 대한 분류기 매개변수 학습
검증 세트
하이퍼파라미터 선택
테스트 세트
일반화 능력 평가
k-겹 교차 검증
데이터 전처리
평균을 제거하세요
데이터 범위에 영향을 받지 않음을 보장
정규화됨
치수에 영향을 받지 않음을 보장
상관 관계를 분리하다
이는 데이터에서 상관관계를 제거하고 차원성을 어느 정도 감소시킵니다.
상관 관계 - 데이터의 공분산 행렬은 대각 행렬입니다.
알비노
비상관 정규화