【机器学习课程-华盛顿大学】：1 案例研究 1.6 深度学习（1）概念描述

1、应用：电商购物

一开始是文字搜索，接下来根据图片搜索内容搜索。

 

2、传统基于特征的图像识别：

比如sift特征，其实就跟文字一样，不同的特征就是不同的编码和字。

 

3、深度学习ImageNet竞赛模型demo展示：

心得：狗狗混种检测，可以用这种方式呈现

 

4、深度学习：

缺点：

数据量大；

级联很多代表不同特征的层；

计算量太大；

参数很难调节；

 

5、迁移学习和深度特征

深度学习其实跟传统机器学习类似，只不过用的是深度特征而已。

 

6、深度学习流程