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第2章 深度学习优化基础 在第1章中初步介绍了神经网络的发展历史，基于BP的全连接神经网络的优缺点及卷积神经网络（CNN）的基本结构。卷积神经网络可用于一维时间序列的处理，也可以用于二维（如图像）序列的处理，相比于普通的神经网络，CNN将传统的矩阵乘法改为卷积运算，也是其名字的由来
2.2.3 最优化方法 优化方法是深度学习中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法和共轭梯度法等。 在介绍这些方法之前，首先要介绍一下学习率。深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练
MIAS（Mammographic Image AnalysisSociety）是乳腺图像数据库。
3.4.3 数据清洗与整理 数据在采集完之后，往往包含着噪声、缺失数据、不规则数据等各种问题，因此需要对其进行清洗和整理工作，主要包括以下内容。 1．数据规范化管理 规范化管理后的数据，才有可能成为一个标准的数据集，其中数据命名的统一是第一步。通常爬取和采集回来的数据没有统一
其余的也就知道个枸杞、三七、藿香正气水、板蓝根了，为了摆脱不认识中药材的困境，我决定要爬取一下中药材数据存储在本地，这就是本文的写作背景。 首先把 刚才提到的中药材在贴出图片来，认识一下吧（还真认出来一个，小时候在地里走路会沾到腿上的一个苍耳子）。
使用梯度下降法的前馈全连接网络可以从大量的数据中学习复杂的高维且非线性的特征映射，因此传统的前馈全连接网络（BP神经网络）被广泛用于图像识别任务（其结构可参考图1.4，参数更新参见式（1.2）至式（1.15）。
想关闭文字识别服务和图像识别服务不知道在那个位置关闭接口。
使用梯度下降法的前馈全连接网络可以从大量的数据中学习复杂的高维且非线性的特征映射，因此传统的前馈全连接网络（BP神经网络）被广泛用于图像识别任务（其结构可参考图1.4，参数更新参见式（1.2）至式（1.15）。
'path/to/your/image.jpg' with open(image_file, 'rb') as file: image_data = file.read() # 创建图像识别任务 request = RunImageModerationTaskRequest
五、边缘计算与多模态融合如何推动医疗图像识别的进步 边缘计算和多模态融合技术的结合，为解决医疗图像识别中的诸多问题提供了可能。
1.2.2 卷积与权值共享 卷积是CNN的核心，用卷积核作用于图像就可以得到相应的图像特征。 在传统BP神经网络中，前后层之间的神经元是“全连接”的，即每个神经元都与前一层的所有神经元相连，而卷积中的神经元只与上一层中部分神经元相连。从仿生的角度来说，CNN在处理图像矩阵问题时会更加高效
第3章 深度学习中的数据 数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但很容易被很多人忽视，尤其是缺少实战经验的学习人员。关于深度学习中的数据集，目前缺乏系统性的相关资料，因此本章先系统地介绍深度学习中的数据集，从数据与深度学习的关系、几大重要方向的数据集、数据的增强方法及数据标注和整理等方面进行讲解
2.2.2 参数初始化方法 为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，参数梯度应该保持非零。在全连接神经网络中，参数初始化应该满足以下两个条件：* 各层激活值不会出现饱和现象；* 各层激活值不为0。 若把参数都初始化为0，经过正向传播和反向传播后，所有参数经过相同的更新过程导致迭代获得的参数值都是一样的
2.2.2 参数初始化方法 为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，参数梯度应该保持非零。在全连接神经网络中，参数初始化应该满足以下两个条件：* 各层激活值不会出现饱和现象；* 各层激活值不为0。 若把参数都初始化为0，经过正向传播和反向传播后，所有参数经过相同的更新过程导致迭代获得的参数值都是一样的
第3章 深度学习中的数据 数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但很容易被很多人忽视，尤其是缺少实战经验的学习人员。关于深度学习中的数据集，目前缺乏系统性的相关资料，因此本章先系统地介绍深度学习中的数据集，从数据与深度学习的关系、几大重要方向的数据集、数据的增强方法及数据标注和整理等方面进行讲解
1.2 机器视觉的主要应用场景由于深度学习技术的发展、计算能力的提升和视觉数据的增长，视觉智能计算技术在不少应用当中都取得了令人瞩目的成绩。图像视频的识别、检测、分割、生成、超分辨、captioning、搜索等经典和新生的问题纷纷取得了不小的突破。这些技术正广泛应用于城市治理、金融
在图1.8Conv2中的像素点为5，是由Conv1的2×2区域计算得来，而该2×2区域，又是由Raw Image中5×5区域计算而来，因此该像素的感受野是5×5。可以看出，感受野越大，得到的全局信息越多。
1.2.2 卷积与权值共享 卷积是CNN的核心，用卷积核作用于图像就可以得到相应的图像特征。 在传统BP神经网络中，前后层之间的神经元是“全连接”的，即每个神经元都与前一层的所有神经元相连，而卷积中的神经元只与上一层中部分神经元相连。从仿生的角度来说，CNN在处理图像矩阵问题时会更加高效
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在图1.8Conv2中的像素点为5，是由Conv1的2×2区域计算得来，而该2×2区域，又是由Raw Image中5×5区域计算而来，因此该像素的感受野是5×5。可以看出，感受野越大，得到的全局信息越多。
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