【机器学习】深度学习在图像分类中的应用及代码实现

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着计算机视觉领域的蓬勃发展，深度学习技术已经成为研究热点。在这个领域，传统的机器学习方法、如KNN、SVM等，已经无法胜任特征表示和图像分类任务。于是，深度学习方法就出现了。深度学习的关键是通过构建复杂的网络结构来学习图像的特征，并最终用于图像分类。本文将从理论出发，对深度学习在图像分类中的原理、算法流程、代码实现进行详细阐述。

2.基本概念

什么是深度学习？

首先，我们需要了解一下什么是深度学习。深度学习是指利用多层神经网络对输入数据进行非线性映射，并逐渐提升网络层次抽象的能力，得到较好的分类效果。简单的说，深度学习就是利用神经网络结构来自动学习数据的内部特征，并从中找到规律，进而可以有效处理复杂的问题。

为什么要用深度学习？

其次，我们需要了解为什么要用深度学习。图像分类问题是一个典型的深度学习应用场景。图像分类主要面临三个难题：

• 数据集缺乏：训练样本的数量往往是十分庞大的，但又极度不均衡分布。目前的数据集都是以类别中心的方式划分的，导致分类样本之间存在不平衡的情况。所以，如何合理分配数据资源和采用相应的采样策略，是深度学习的一个重要挑战。
• 复杂的特性：图像数据具有丰富的特征，它们之间的复杂关系也会影响到分类结果。例如，一条狗可能看起来很像一头猫，但是它们肯定不是同一个物种。所以，如何有效地捕捉图像数据的复杂特性，也是深度学习的一个关键。
• 局部与全局信息：不同位置的相似对象可能具有相似的特征，而距离较远的相似对象则具有不同的特征