Собственно само слово SMART умное. Хорошая экипировка - не показатель умного, умение быть умным - это еще и другие качества. Фрейшиа Б. говорит: «Самосознание, многомерное, задавайте правильные вопросы, читайте, читайте, читайте и время - вот составляющие умного». Все мы знаем, что люди умнее всех, у кого есть жизнь, и мы понимаем, что не мы умнее, но то, что мы строим сегодня, становится умнее нас. Среди них одна из них, популярная сегодня и в основном используемая в сверточной нейронной сети компьютерного зрения.
CNN (сверточная нейронная сеть) в основном используется для обнаружения объектов в области искусственного интеллекта. Тогда CNN умнее нас, давай смотрим вперед.
SMART
S = ›Самосознание
M =› Многогранность
A = ›Задавайте правильные вопросы
R =› Прочтите, прочтите, прочтите
T = ›Время
Тогда как S означает CNN? CNN должна определить фильтр для своей обработки. Использование фильтра в CNN помогает извлекать признаки из объекта в случае обнаружения объекта. Знаете ли вы, во второй раз, как устроен фильтр? Он не будет разрабатываться человеком, а спроектирован самим человеком. Человек должен разработать только начальные параметры фильтра и в следующий раз использовать градиент с обратным распространением. Это указывает на то, что CNN самостоятельно использует фильтр.
M означает CNN, а однослойный CNN не может сказать CNN. Он имеет несколько слоев как скрытый слой. Он должен определить, сколько скрытых слоев я должен использовать, потому что скрытый слой может повлиять на CNN, таким образом выполняя многомерное свойство smart.
A указывает CNN, функция активации, такая как сигмоид, relu используются в CNN, которые используют как запрос правильные вопросы. Должен ли я передать это значение для следующего слоя или остановить или изменить значение? это вопрос, чтобы определить, что подходит или нет для CNN.
R указывает CNN, читать читать читать то же самое случающиеся эпохи определяют как R умных, потому что эпохи также определяют точность системы. Сколько эпох мне нужно пробежать? Эпохи, когда результат последнего ввода является вводом для следующего вывода, это означает, что CNN должна читать много.
T указывает CNN, после обучения модели, тогда наступает время для тестирования, которое определяет, насколько надежна модель. Точно так же со временем модель тоже придется модернизировать для повышения производительности.
SMART = ›« Позвольте мне узнать »
также следует за CNN, поскольку позвольте мне сказать, что это за объект. Поскольку CNN также ведут себя самосознанием с многомерностью, которые задают вопросы и выбирают правильное значение для следующего слоя и запускают эпохи, также обновляются со временем и тренируются, наконец, найти наиболее точный объект из изображения или видео; он умнее, чем мы, люди.
Следовательно, CNN - это УМНЫЙ.
