4、深度学习模型在目标检测与图像分类中的应用

深度学习模型在目标检测与图像分类中的应用

1. 深度学习模型基础组件

在深度学习模型中，有几个关键组件在特征提取和学习过程中起着重要作用：
- 激活函数（ACT） ：将线性输出转换为非线性形式，嵌入在每个感知机之后，决定神经元的激活状态。
- 池化层（POOL） ：减少传递给下一层的参数，从而减小网络规模。通过使用最大或平均等统计函数对输入进行调整。
- 全连接层（FC） ：普通的密集层，由一系列神经元组成。将二维特征网格展平为一维网格，负责从训练特征中学习和执行分类任务。
- 批量归一化（BN） ：在将训练数据输入到输入层之前进行归一化处理，有助于模型训练和提高结果。可对神经网络的每个或部分选定层进行此操作，以提高特征提取能力，加快训练速度并增加网络灵活性。
- Dropout层（DO） ：用于避免过拟合问题。当模型在训练数据集上过度拟合数据但未能学习到其特征时，使用该层可有效改善。

组件名称	作用
激活函数（ACT）	将线性输出转换为非线性形式，决定神经元激活
池化层（POOL）	减少参数，减小网络规模
全连接层（