27、图像识别：LNN与RNN的对比分析

图像识别：LNN与RNN的对比分析

1. 引言

图像识别是机器学习领域的经典问题，在众多实际场景中有着广泛应用。本文将聚焦于使用神经网络进行图像识别的监督学习方法，重点对比线性神经网络（LNN）和基于秩的神经网络（RNN）在猫与狗分类以及MNIST数据集数字识别这两个任务中的表现。

2. 猫与狗图像分类

2.1 机器学习标准流程

在机器学习中，标准流程通常包括使用训练数据构建模型，再用测试数据评估模型。具体步骤如下：
1. 将监督训练数据（𝑋train, 𝑌train）应用于选定的神经网络架构，计算出 𝛽 参数。
2. 用训练数据生成的模型在训练数据上的准确率通常较高，但这可能存在误导性，因为优化的目标是在未见过的数据上也有高准确率。
3. 因此，需要使用独立的测试数据（𝑋test, 𝑌test）来评估模型的准确性，即将 𝑋test 应用于训练得到的模型，然后将预测结果 ̃𝑃 与 𝑌test 进行比较。

2.2 数据集划分

当拿到初始数据集时，将其划分为训练集和测试集非常重要。对于小数据集，通常70%用于训练，30%用于测试；对于大数据集，可以使用90%进行训练，并采用5折或10折交叉验证方案，最后用10%的测试集进行最终模型评估。本文为简化展示，使用了小训练集（无交叉验证）和小测试集，随后用大的未见过的测试集评估LNN和RNN的整体性能。

2.3 二进制图像分类

在猫与狗分类问题中，训练集包含100张图像（50只猫和50只狗），测试集有35张图像（19只猫和16只狗）。目标是验证RNN在实际应用中的可行性。