深度学习入门理论 1主要内容 2 人脑视觉机理 1 关于特征 2 深度学习思想 3 训练过程 4 5 常用模型人脑视觉机理 3 人的视觉系统的信息处理是分级的，神经-中枢-大 脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象的过程。4 目前我们通过机器学习去解决这些问题的思路都是这样的（以视觉感知为例）：关于特征 特征是机器学习系统的原材料。如果数据被很好的表 达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 对于特征，我们需要考虑四个方面： 1、特征表示的粒度 2、初级（浅层）特征表示 3、结构性特征表示 4、需要有多少个特征 5关于特征 6 1、特征表示的粒 度 学习算法在 一个什么粒度上的特 征表示，才有能发挥 作用？关于特征 7 2、初级（浅层）特 征表示 像素级的特征 表示方法没有作用，那怎 样的表示才有用呢？关于特征 8 3、结构性特征表示 小块的图形可以由基本edge构成，更结 构化，更复杂的，具有概念性的图形如何表示呢？关于特征 9 在不同对象上做训练时，所得的边缘基底 是非常相似的，但对象部分 和模型 就会完全不同了。关于特征 10 4、需要有多少个 特征 我们知道 需要层次的特征构
