10、深度学习与OpenCV DNN模块全解析

深度学习与OpenCV DNN模块全解析

1. 深度学习基础与预测

在处理测试数据时，可使用管道的 predict 方法进行预测，并将预测结果存储在 y_pred 中。最后，利用 scikit-learn 库中的 accuracy_score 函数，通过比较预测标签（ y_pred ）和真实标签（ y_test ）来计算模型的准确率。

需要注意的是，使用 scikit-learn 的这种方法是一种基于简单特征的方法，而非真正基于卷积神经网络（CNN）的方法。对于更复杂的图像分类任务，建议使用专门的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，它们为卷积神经网络提供了专业的工具和架构。

2. 深度学习的训练与推理过程

2.1 训练过程

训练过程是使用标记数据训练深度学习模型，以学习数据中潜在的模式和关系。它通常包含以下步骤：
1. 前向传播 ：将输入数据输入到模型的各层中，生成输出或预测结果。模型的参数（权重和偏置）用于转换输入数据并产生输出。
2. 损失计算 ：使用损失函数来量化模型预测结果与真实标签之间的差异，它衡量了模型在训练数据上的表现。训练的目标是最小化这个损失。
3. 反向传播 ：通过微积分的链式法则计算损失相对于模型参数的梯度，使梯度能够在模型的各层中反向传播。这些梯