度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力 方差 度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即刻画了数据扰动所造成的影响 噪声 表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的预期泛化误差的下界,刻画了学习问题本身的难度 模型评估方法 留出法 划分训练集、测试集且...
3.2 深度学习 深度学习的核心算法原理是基于人工神经网络的机器学习方法,它可以自动学习特征并进行模式识别,从而实现图像识别的目标。深度学习的具体操作步骤如下: 读取图像数据集。 对图像数据进行预处理,如灰度处理、边缘检测等。 使用卷积神经网络(CNN)或其他深度学习模型进行特征学习。 使用深度学习模型进行模式识别,...