【机器学习课程-华盛顿大学】：1 案例研究 1.6 深度学习（1）概念描述

1、应用：电商购物 一开始是文字搜索，接下来根据图片搜索内容搜索。   2、传统基于特征的图像识别： 比如sift特征，其实就跟文字一样，不同的特征就是不同的编码和字。   3、深度学习ImageNet竞赛模型demo展示： 心得：狗狗混种检测，可以用这种方式呈现   4、深度学习： 缺点： 数据量大； 级联很多代表不同特征的层； 计算量太大； 参数很难调节；   5、迁移学习和深度特征 深度学习

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