文档介绍：该【杠板归深度学习在图像分类中的创新 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【23】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【杠板归深度学习在图像分类中的创新 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,它表示模型在训练和验证集上的性能之间达到最佳平衡的点。,模型既不会过拟合训练集,也不会欠拟合验证集,从而实现最优的泛化能力。(如网格搜索、贝叶斯优化)或正则化方法(如权重衰减、Dropout)来实现。。,代表图像中物体的形状、纹理、颜色和空间关系。)或其他特征提取器自动学****这些特征,无需手工特征工程。。,杠杆平衡点深度学****模型可以减少内存占用并提高训练效率。。。,最大化分类准确率。。,但在验证集或测试集上表现不佳的情况。。,无法处理未见过的图像。。(如增加层数、神经元数)或使用更丰富的训练数据来解决欠拟合。。,通过层层叠加,学****图像中越来越复杂的特征。,如边缘、纹理或形状。,称为分类层。,输出图像属于各个类别的概率分布。,最小化与真实标签的交叉熵损失。,生成图像级的特征。。,因为图像的局部位置变化不会影响图像级特征。。。,同时提高网络的平移不变性。(修正线性单元)或LeakyReLU等非线性激活函数。。,从而提高网络的训练能力。。、翻转、旋转和缩放之类的变换可以生成更多样的训练数据。,并提高其泛化能力。