深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，本教程将带你了解深度学习图像识别的基本概念、常用模型和实战技巧。
基本概念
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别的常用神经网络结构。
- 激活函数：用于引入非线性因素，使模型具有学习能力。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
常用模型
- LeNet-5：早期用于手写数字识别的卷积神经网络模型。
- AlexNet：通过引入ReLU激活函数和局部响应归一化技术，显著提升了图像识别性能。
- VGGNet：通过使用大量的小卷积核和池化层，实现了良好的图像识别效果。
- ResNet：通过引入残差学习，解决了深度网络训练中的梯度消失问题。
实战技巧
- 数据预处理：对图像进行缩放、裁剪、翻转等操作，增加数据集的多样性。
- 模型调优：通过调整学习率、批量大小等参数，优化模型性能。
- 迁移学习：利用预训练模型进行迁移学习，提高模型的泛化能力。
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