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深度學習如何改進（三）
2019-02-20
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很多人認為人工智能是一個新興的技術，其實并不是這樣的，人工智能從被提出到現在有了幾十年的時間，足以發現人工智能的歷史悠久。而人工智能中有一個十分重要的內容，那就是深度學習。深度學習在人工智能的發展下也經歷了很大的改進，我們在這篇文章中給大家介紹一下這些關于深度學習的內容。


深度學習中有很多東西是進行全連接網絡的，很多人對于全連接網絡的好處不是十分清楚的，全連接網絡的好處是，最大程度讓整個網絡節點不會漏掉。但是深度學習要處理的是萬級以上的海量數據，要對海量數據進行全連接處理，是一種非常重的模式，訓練過程中，收斂速度會很慢。而和卷積網絡處理數據相比較而言，就是比較輕的模式，可以在訓練中，較少更新權重、明顯快于全連接網絡地完成收斂。


卷積網絡處理數據過程除了一般處理方式，也就是將所有卷積的數據匯總，還有池化層處理的方式。池化層處理，主要分為兩種路徑，一種是取最大值，一種是取平均值。無論是哪種路徑，目的都在于對數據進行又一次特征提取，減少下一層的數據處理量，同時獲得相對抽象、模糊的信息，提高泛化性，這些內容的目標是找到所有人的共性。當然，上面提到的池化層會對信息進行模糊化處理，算是一種有損壓縮。與之對應的，是整個卷積神經網絡，在卷積核對輸入向量進行特征提取的過程，這種過程就是將高維向量映射成低維向量，其實也是一種有損壓縮。


到這里，我們可以明白卷積神經網絡可以解決什么的問題了。卷積網絡處理神經元通過權值共享加快訓練過程中的收斂速度，現在我們可以發現，卷積網絡處理數據可以解決的另一個問題：減少噪聲、訛誤對分類的影響。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于卷積網絡處理數據的知識，這些內容都是能夠幫助大家更好地理解深度學習的內容。卷積網絡處理數據的方式其實也是十分明確的，同樣也是很簡潔的，這些就能夠減小差錯，得到一個更加準確的結果。希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解深度學習的知識。


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