表示學習介紹

 表示學習即做各種特徵工程      評估表示學習的方法：有以下幾點 A.平滑性，損失函數最好是平滑函數可求導優化  B.多特徵表示： 可以把輸出層分成若干類，每一類表示一個特徵，這樣通過只改變其中的部分參數就可改變指定的輸出結果。 可解釋性增強。 C. 層次結構： 底層的信息可以遷移學習另一個神經網絡。 D. 遷移學習：有遷移能力  E. 低維性特徵： 時間空間一致性：即隨着時間推移，變化不要太

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