119 | 基于深度学习的计算机视觉技术（二）：基本的深度学习模型
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
在上一期的介绍里，我们讨论了以深度学习为背景的计算机视觉技术，重点讲解了为什么需要深度学习，特别是从传统模型的眼光来看深度学习模型的特点。
今天，我们来聊一聊应用到图像上的一些最基本的深度学习模型。
前馈神经网络
前馈神经网络（Feedforward Networks）应该算是最基本的神经网络架构了。这种架构是理解其他神经网络结构的基础。
我们可以从最基本的线性模型（Linear Model）入手，来理解前馈神经网络。线性模型说的是有一组输入 x，然后有一个输出 y，我们学习到一组向量，有的时候也叫作系数 w，来通过 x 预测 y。这种线性模型可以算是最简单的机器学习模型了。在图像的情况下，输入往往是一个向量，输出也是一个向量，这个时候，我们需要学习的系数就从一个向量变为一个矩阵了。
那么，试想一下，如果我们把多层的线性模型进行叠加，能否得到多层的神经网络结构呢？答案是否定的。即便是多层的线性模型，只要每一层的变换是线性的，那么最后的结果一定也是线性的。因此，要想构建多层的非线性模型，每一层的变换也一定要是非线性的。
那么，如何在线性模型的基础上，我们只进行一些最小的改动，就能引入非线性的因素呢？
在这里，我们引入一个叫“激活函数”（Activation Function）的概念。直观地理解，激活函数就是在线性模型输出的基础上进行非线性变换。一个最简单的激活函数就是 Sigmoid 函数，也就是把负无穷到正无穷的实数给映射到 0～1 这个范围内。我们经常提到的对数几率回归，其实就是对这种变换的另一种称呼。
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深度学习在图像处理中的基本模型包括前馈神经网络和卷积神经网络。前馈神经网络通过多层非线性转换提取特征，并自动学习复杂特征，适用于回归和分类问题。卷积神经网络则通过卷积层和池化层对图像进行处理，大大减少了需要学习的参数数量，提取了图像的关键特征。池化层的必要性在于对数据进行高度总结和概括，虽然会丢失一些信息，但能有效减少参数数量，提高计算效率。这些基本深度学习模型为图像处理提供了强大的工具，有助于解决视觉问题。
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医用地狗精灵池化是为了让学习不过于注重不必要讯息，比如说辨认一张脸，知道有眼睛就可以了，不需要知道眼睛是在图的哪一个地方。通过池化还可以降低计算成本，提高效率。2018-09-056
嘟嘟科技说池化从一定程度上讲，有防止过拟合的作用2018-09-093
皮特尔
池化层可以用于减少计算参数、防止过拟合。 池化有两个主要作用： 1. 特征不变性：经过池化，去掉的只是一些无关紧要的信息，而留下的信息则具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。 2. 特征降维：一幅图像含有的信息是很大的，特征也很多，但是有些信息对于我们做图像任务时没有太多用途或者有重复，我们可以把这类冗余信息去除，把最重要的特征抽取出来。2020-05-301
Alice应用于图像的基本深度学习模型 1前馈神经网络：用激活函数来加入非线性元素 2卷积神经网络： 卷积操作是为了提取图像局部特征； 池化是为了进一步更高层次地总结概括数据，是不是也能叫做进一步提取更抽象的特征呢？ 讲解说卷积神经网络，核心是用向量来描述一个矩阵的信息，不理解2019-11-29- 嘟嘟科技说池化从一定程度上说，起到防止过拟合的作用2018-09-09
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