应用简介
首先应用于机器视觉/图像分类问题, 后来用于自然语言处理、 图形学等领域
只要是具有空间结构的数据, 都可以用卷积神经网络进行处理
卷积神经网络在解决很多实际问题时, 设计出了专门的网络结构和损失函数
理解的关键点:
网络结构。 即网络由哪些层组成, 各个层的作用是什么, 它们的输入数据是什么, 输出数据是什么
训练目标。 即损失函数, 这直接取决于要解决的问题
人脸检测
在CNN用于人脸检测之前, 占据主导地位的是 人工特征+级联AdaBoost+滑动窗口 方案, 即VJ框架
CNN用于人脸检测问题之后, 大幅度提升了检测精度, 包括检测率, 误报率
人脸检测要解决的核心问题
人脸可能出现在图像的不同位置
人脸可能有不同的大小
如何判断一个区域是否为人脸, 二分类问题
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人脸识别
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