機器學習-CNN卷積神經網絡整理

【前言】算法  爲了理解做爲機器學習（ML）分支的深度學習（DL），看了不少資料，一直試圖找出二者之間比較本質的區別，目前的理解是，機器學習中很重要的步驟是對數據集的「特徵提取」，數據集必須足夠多，並含有具備「辨識度」的信息；而深度學習中，是從給定的數據集中提取高層次的特徵，並將傳統的神經網絡進行參數化。若是說機器學習的輸入是「圖像的特徵」，那深度學習的輸入是「圖像的所有像素」，從雜亂的數據中自動

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