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Day-28 手把手的手寫辨識模型 0x3:CNN is the end?模型大哉問
13th鐵人賽
CrazyFire
2021-10-14 00:30:19
1946 瀏覽
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快到結尾了,再讓筆者水一篇 XDD,今天我們來聊聊 CNN 會不會是深度學習領域的最後呢?
CNN 就是最後了嗎?
CNN 我們前面提過他為何會被特別介紹是因為他的特殊意義,而後續實際上有非常多非常多的模型都延伸了 CNN 的概念甚至是優化了他們,因此當然 CNN 不會是深度學習領域的最後
那在這邊先強調一下,深度學習領域非常的廣泛,這個領域涉及了資料分析、圖像影像辨識、音頻語言分析等等,非常非常多不同的問題都可以利用深度學習的概念去解決,而 CNN 屬於圖像影像辨識類的模型,優勢在於提取分析圖片
因此當然 CNN 不會是一個結束,針對不同的應用場景大家都可以自己再去查詢相關的資料,舉例來說
圖像辨識模型:
ImageNet Beachmark
時序資料模型:RNN、LSTM...
...
因此我們可以發現深度學習領域還有很多值得大家去深入理解的,今天篇幅非常短(不要噴我 QQ),只是希望在這裡告訴讀者,這個領域還非常寬廣,大家可以視著上 Pytorch 官網的 Network 去嘗試利用別的網絡再做一次手寫辨識模型,來達到更高的準確率
但是在這裡要再次強調,整個 Pytorch 的使用概念其實沒有任何變化,大架構就是我們花了好多天建立起來的框架,會變化的部分就是 Model 的選擇、loss function 的選擇、優化器的挑選,和資料集的整理讀取,因此熟悉前面的課程對於入門 Pytorch 有非常非常重要的意義,希望不要忽視了基本功
那明天我們來聊聊 Pytorch 的最後最後一塊拼圖,就可以下台一鞠躬了~
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