6、深度学习在图像识别中的应用与优化

深度学习在图像识别中的应用与优化

1. 理解深度学习的强大能力

为了更好地理解深度学习和卷积神经网络（ConvNet）的能力，我们可以进行一项测试：减少训练集的大小，并观察性能的相应衰减。具体做法是将包含 50,000 个样本的训练集划分为两个不同的集合：
- 用于训练模型的正式训练集，其大小逐步减少（分别为 5,900、3,000、1,800、600 和 300 个样本）。
- 用于评估模型训练效果的验证集，由剩余的样本组成。

测试集固定为 10,000 个样本。将定义的深度学习 ConvNet 与之前定义的简单神经网络进行比较，结果如下表所示：

训练样本数量	深度学习网络准确率	简单网络准确率
5,900	96.68%	85.56%
300	72.44%	48.26%

所有实验仅进行四次训练迭代。这证实了深度学习取得的突破性进展。从数学角度看，深度学习网络有更多的未知参数（权重），本应需要更多的数据点，但它通过保留空间信息、增加卷积、池化和特征图等创新，取得了更好的效果。截至 2017 年 1 月，MNIST 数据集的最佳结果误差率为 0.21%。

2. 使用深度学习识别 CIFAR -