神经网络的本质就在于做信息形式的变换,而要想做数据的处理,首要解决的问题就是如何将数据张量化,问题就在于ANN要处理的数据必须是向量形式,对于图像这种数据类型来说,如果将其展开成一维的向量,且不说得到向量的维数过高,网络太深导致网络中参数太多,图像中的空间信息也会丢失.

而CNN能够用卷积的方式从原信息中提取"部分特定的信息(信息跟卷积核相关)",且对于二维的图像来说是原生支持的(不需要处理),这就保留了图像中的空间信息,而空间信息是具有可平移性质的.

并且卷积神经网络的参数就只是卷积核的参数以及偏置(Bias),而卷积核的参数可以做到共享,卷积核也可以用多个,从多个角度对原图像解读.

这就是卷积神经网络的几个特点:局部感知,参数共享,多核,平移不变性

正是因为这些特点,在图像领域处理上,CNN取代了ANN
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1、反向传播链断裂

即其中有部分的变量可能被转换为 numpy 数组，虽然仍然能够参与计算，但却失去了梯度传播的能力，导致无法向后面的变量传播梯度

2、学习率设置不合理

如果学习率设置得太大，则容易造成 loss 变成 nan，导致模型不收敛，设置得太小，则会导致模型学习得很慢

3、神经网络层参数没有进行好的参数初始化

因为参数初始化会影响到模型的训练速度

1 考虑换一种学习率 schedule
2 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存
3 把 batch 调到最大
4 使用自动混合精度（AMP）
5 考虑使用另一种优化器
6 cudNN 基准
7 使用梯度积累
8 使用梯度裁剪

1.FPGA器件厂商选择

2.FPGA器件家族选择

3.器件型号选择

4.FPGA封装选择

来源：https://www.elecfans.com/d/1545737.html

智能制造系统是指在制造过程中以一种高度柔性与集成度高的方式，借助计算机模拟人类大脑分析、推理、判断、决策等活动，取代或者延伸制造环境中人的部分脑力劳动。智能制造系统主要包括智能产品、智能生产、智能制造模式三部分。

北京龙腾智元信息技术有限公司，（以下简称“龙腾智元”）致力于人工智能算法工程师专业技术人才培养，是集公开课培训、教育产品研发、内训服务、项目咨询等于一体的教育咨询公司。服务过的行业有：高校、科研院所、航空、航天、兵器、中船、中电科、石油、石化、中海油、钢铁、煤炭、电力等。

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图像分析中，图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度，因此在图像分析前，需要进行预处理。图像预处理，是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。

图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

预处理过程1.数字化2.几何变换3.归一化4.平滑5.复原6.增强

1、神经网络算法：

人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

2、BP神经网络算法：

又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

3.决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

4、遗传算法：

模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

5、粒子群算法：

也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，是近年来开发的一种新的进化算法。从随机解出发，通过迭代寻找最优解。

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根据你的模型设计，基础的像分类概率交叉熵，距离欧式距离什么的，这个是数学问题，核心就是如何度量输出值和真实值之间的差异更加科学，比如你输出的是概率值，真实值也是概率，两个概率的差异的平方就很不科学。不过，大部分都是基于交叉熵和距离度量的变种。特殊点的比如你是度量两个概率分布之间的差异就可以上KL散度什么的，合理就行。

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关于交通系统的优化问题，可以利用深度学习技术做个尝试，深度学习模型比单纯的贝叶斯技术或传统的降维方法更具有样本效率，可以有效的实现优化和强化学习算法。最近在网上有看到一个关于深度学习和图神经网络的课程，看里面的介绍有讲到深度学习与交通方面结合的实战训练，相信对你说的交通系统优化方面有很大帮助，你可以去了解一下。