Modelo de aprendizado profundo para reconhecimento de telefone - problemas com dimensão o modelo

1. Que tipo de modelos de aprendizado profundo são mais adequados para reconhecimento de imagem?
2. O que é dimensão no aprendizado profundo?
3. As redes neurais podem lidar com dados de alta dimensão?

Que tipo de modelos de aprendizado profundo são mais adequados para reconhecimento de imagem?

1. As redes neurais convolucionais (CNNs) da CNN, também conhecidas como Convnets, consistem em várias camadas e são usadas principalmente para processamento de imagem e detecção de objetos.

O que é dimensão no aprendizado profundo?

O número de variáveis ​​ou recursos de entrada para um conjunto de dados é referido como sua dimensionalidade. Redução da dimensionalidade refere -se a técnicas que reduzem o número de variáveis ​​de entrada em um conjunto de dados.

As redes neurais podem lidar com dados de alta dimensão?

Observações de problemas do mundo real são frequentemente vetores de alta dimensão, eu.e. composto por muitas variáveis. Métodos de aprendizado, incluindo redes neurais artificiais, geralmente têm dificuldades para lidar com um número relativamente pequeno de dados de alta dimensão.