本书介绍
图像识别中的挑战:视点变化、尺度变化、变形、遮挡变化。一个好的图像分类模型必须对所有这些变化的叉积不变，同时保持对类间变化的敏感性。
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本书涵盖了深度学习的原则、动机、解释、各种任务和架构等所有知识点。
数据预处理
权重初始化
激活函数
损失函数
最优化
正则化
卷积神经网络
目标检测
语义分割
生成模型
去噪
超分辨率
风格转移和风格操纵
修补
自我监督学习
视觉 Transformers
OCR
多模态
本书目录
