33、深度学习中的图像与文本处理技术解析

深度学习中的图像与文本处理技术解析

1. 可视化训练过程

在深度学习训练中，我们可以使用以下代码来可视化训练过程：

plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.ylabel('accuracy'); plt.xlabel('epochs')
plt.legend(['train', 'test'], loc='lower right')
plt.show()

通过这段代码，我们可以直观地看到模型在训练集和测试集上的准确率随训练轮数的变化情况。

2. 图像卷积处理

卷积在图像处理中具有重要作用，它能够自动处理图像，并且比全连接层表现更优。这是因为卷积可以在局部学习图像模式，并在图像的其他部分重现这些模式，这种特性被称为平移不变性。而传统的全连接层则以一种固定的方式确定图像的整体特征，缺乏平移不变性。可以将卷积和传统层的区别类比为学习一本书，以有意义的块来记忆内容的学生（卷积）能更好地抽象书本内容，并将知识应用到类似情况；而逐字记忆的学生（全连接层）则难以提取有用信息。

卷积神经网络（CNNs）并非神秘莫测，我们可以通过图像处理来理解它们，并利用其功能解决一系列计算机视觉问题，这些问题在过去使用旧策略时被数据科学家认为难以解决。

3. 卷积的可视化

CNN通过不同的层以分层的方式执行特定任务。早期的LeNet网络首先处理边缘和轮廓，然后是图案，接着是类别，最后是对象。近年来的研究进一步揭示了卷积的