个很辛苦的工种，一个人每天这么高强度输出8个小时挺累的，而优秀的老师也是有限的，教育工作者是属于那种非标准化的知识劳动者，很多年的刻意训练才能成为名师，不是流水线工人，可以今天培训明天上岗。
在神经网络的基础上
卷积神经网络（）是如何完成图像识别任 BC数据中国 务的？本文介绍了其相关基本原理，一起来看看吧。 上文介绍了神经网络的基础概念，今天我们在神经网络的基础上，看看卷积神经网络（）是如何完成图像识别任务的。 一、图像识别的痛点问题 在出现之前，图像识别有两个大难题： 图像需要处理的数据量太大：图片是由像素构成的，每个像素又由颜色（、、三个数值）构成，用720的手机摄像头随便拍张照片，就是1280*720*3=276.48万个参数，计算量无疑是巨大的。
图片内容多变，导致准确率不高：如果对同一物体做翻转、位置变换等处理，使物体以不同的姿态显示在图片中，虽然物体本身并没有太大变化，但却大大提升了图片识别的难度。 而可以有效的解决这两个问题，它不仅可以大幅减少参数数量，降低复杂度；还可以 它是一种不如出境策略那么激进的策略 使用类似视觉处理的方式保留图像特征，即使图像翻转、移动，也可以进行有效的识别。
人类的视觉
原理 要理解的原理，需要先了解人类的视觉原理。 人类判断物体的大致过程：眼睛看到物体（瞳孔摄入像素），然后发现物体的边缘和方向（初步处理），接着判断物体的形状（抽象）、最后根据形状判定是什么物体（进一步抽象）。 我们可以发现，上述过程其实就是一个神经网络，低层级负责识别图像基础特征，多个基础特征整合后变成上一层的特征，逐层处理，最终在顶层判断出是什么物体。
这就是的基础思路
由卷积层、池化层、全连接层三部分构成，它们各自 单位电话号码完整列表权所有 的作用如下： 卷积层（ ）：卷积层负责提取图像中的局部特征。 池化层（ ）：池化层负责大幅降低参数量级，在保留重要特征信息的同时，降低计算复杂度。 全连接层（ ）：全连接层类似传统神经网络的作用，根据卷积层和池化层处理过的数据，计算出最终的结果。
