Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)
2017-05-29 微天使 Deep Learning(深度学习)学
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)
四、关于特征 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?4.1、特征表示的粒度 学习算法在一个什么粒度上的特征表示,才有能发挥作用?就一个图片来说,像素级的特征根本没有价值。例如下面的摩托车,从像素级别,根本得不到任何信息,其无法进行摩托车和非摩托车的区分。而如果特征是一个具有结构性(或者说有含义)的时候,比如是否具有车把手(handle),是否具有车轮(wheel),就很容易把摩托车和非摩托车区分,学习算法才能发挥作用。 4.2、初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后
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学习了谢谢分享。
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学习了很有用
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