卷积神经网络－目标分类

目标分类基本框架 数据准备 数据来源 数据扩充 ：局部切割 模型设计 任务类型 分类 分类+回归 多目标分类 训练细节 数据循环方式 网络深度宽度确定 损失函数设计 学习率变化方式 评价方式：准确率，F1 score 卷积层数多比较好，参数更少，效率变高 分类：softmax，直接拟合 如何进行面部行为识别 神经网络 不需要预处理，自动进行局部探测 不要所有区域都处理 重要区域之间不会影响削弱学习

>>阅读原文<<