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介绍
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课程概述
本课程旨在为学生介绍机器视觉技术的基本任务及发展现状，是学生理解和掌握机器视觉的基础理论，理解和掌握机器视觉技术的应用方法，为进一步研究打下必要基础。
课程目标
考核评价
讲师介绍
鲁鹏
详细介绍
本课程旨在为学生介绍机器视觉技术的基本任务及发展现状，是学生理解和掌握机器视觉的基础理论，理解和掌握机器视觉技术的应用方法，为进一步研究打下必要基础。
引言
课程介绍
（455s）
图像识别-3.纹理表示
纹理表示
（557s）
图像识别-4.图像分类与线性分类器
数据集划分与数据预处理
（619s）
优化算法之梯度下降算法
（785s）
线性分类器
（799s）
损失函数与多类支撑向量机损失
（1024s）
图像分类任务
（1072s）
图像识别-5.全连接神经网络分类器
全连接神经网络
（657s）
交叉熵损失
（427s）
梯度反向传递
（296s）
动量法、自适应梯度与Adam
（656s）
全连接神经网络设计指南
（307s）
权值初始化
（354s）
批归一化
（305s）
过拟合与Dropout
（490s）
超参数优化
（352s）
运营单位: 杭州沃土教育科技股份有限公司
