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图像分类1
阅读量:765 次
发布时间:2019-03-23

本文共 1024 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

图像分类与神经网络技术

图像分类简介

图像分类是一项经典的图像理解任务,旨在为输入图像分配一个类别标签。近年来,随着机器学习和深度学习技术的发展,图像分类任务取得了显著进展。常用的方法包括最近邻分类器(K-NN)卷积神经网络(CNN)

最近邻分类器(K-NN)

最近邻分类器是一种简单的监督学习算法,通过计算输入样本与训练样本的相似性(如L1或L2距离)来进行分类。它的优点是简单易实现,但不足之处在于类别数较多时性能较差。以下是K-NN的优缺点分析:

  • 优点:计算速度快,无需复杂模型训练。
  • 缺点:对高维数据表现较差,类别数增加难以处理。

感知机(Perceptron Learning Algorithm)

感知机是一种经典的线性分类算法,擅长解决二分类问题。通过不断调整分类器(一条直线)到数据集中,最终使其完美分隔训练数据。其优点在于简单易懂,缺点是对非线性可分问题效果不佳,需要依赖费马转换或核函数。

损失函数与分类器

在神经网络中,损失函数是定义优化目标的核心。本节主要探讨以下几种损失函数:

  • 线性损失:用于二分类,计算误分类的概率项。
  • 交叉熵损失:广泛应用于多分类问题,用于最小化分类熵。
  • Softmax交叉熵损失:结合Softmax激活函数,与交叉熵损失一起使用,用于多类分类。
  • 神经网络框架总结

    神经网络的核心框架包括以下关键组件:

    • 输入层:接收训练数据。
    • 隐藏层:通过激活函数处理信息。
    • 输出层:预测类别标签。

    典型激活函数有:sigmoidReLUTanh等。反向传播算法通过链式法则更新权重,实现模型优化。常用优化算法有梯度下降随机梯度下降(SGD)推断梯度下降(SGD等。

    参数与超参数

    • 参数:即权重和偏置,需要通过优化算法更新。
    • 超参数:如学习率、批量大小、层数、神经元数等,直接影响模型性能。

    激活函数与网络深度

    激活函数的作用是引入非线性,避免模型陷入线性组合的局限。常见激活函数对比如下:

    • ReLU:常用第一层激活函数,因计算效率高且鲁棒性好。
    • Tanh:输出范围[-1,1],适合递归结构。

    随着网络深度增加,模型能力提升,但训练难度也提高,需合理选择基础参数和初始化方法。

    优化算法

    梯度下降算法通过迭代减少损失函数,核心步骤包括:

  • 前向传播:计算损失。
  • 反向传播:计算梯度。
  • 参数更新:根据梯度调整权重和偏置。
  • 与传统K-NN不同,神经网络适合处理复杂模式数据,且可通过层数增加模型深度,提升表现。

    转载地址:http://atxzk.baihongyu.com/

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