Question

如何利用卷积神经网络提取图像特征

Answer 1

问：如何利用卷积神经网络提取图像特征

答：亲，你好，很高兴为您解答，答可以这样利用卷积神经网络提取图像特征卷积神经网络通过用户设计的loss funtion(分类往往是cross_entropy),计算图像实际标签与预测标签之间的差异，梯度反向传播，最小化loss，更新各个卷积核参数，从而产生新的预测值。重复过程直到训练终止。人脸识别特征提取的三种方法-HoG、Dlib、卷积神经网络特征。人脸图像特征提取的各种方法（包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）1.对正样本(即包含人脸的图像)数据集提取Hog特征,得到Hog特征描述子;2.对负样本(即不包含人脸的图像)数据集提取Hog特征,得到Hog特征描述子;其中,负样本数据集中样本的数量要远远大于正样本数据集中的样本数,负样本图像可以使用不含人脸的图片进行随机裁剪获取;3.利用支持向量机算法训练正负样本,显然这是一个二分类问题,可以得到训练后的模型。4.利用该模型进行负样本难例检测,也就是难分样本挖掘( hard-negativemining。

问：语音识别的目的是

答：语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。

问：感知器的学习算法就是不断减少对数据 误分类过程

答：感知器是人工神经网络中的一种典型结构， 它的主要的特点是结构简单。它是一种分类学习器，是很多复杂算法的基础。其“赏罚概念”在机器学习算法在中广为应用。在分类正确时，对正确的权重向量w赏，即w不变；当分类错误时，对权重向量罚，即将权重向量w向着争取的方向转变。

问：不确定性类型按性质分为

答：1不确定性分类固有不确定性（Aleatory uncertainty）指自然界本身存在的不确定性，无法减弱。该特性的存在，导致分析结果是一个计算出来的概率或者风险。认知不确定性（Epistemic uncertainty）指由于个人对自然认知差异导致的不确定性，理论上可以减弱。该原因导致刻画工程概率或者风险的模型本身的不确定性。