На этом шаге мы подведем некоторые итоги.
Обобщим сказанное на предыдущих шагах.
- Есть три основные задачи в сфере компьютерного зрения, которые можно решать с помощью глубокого обучения: классификация изображений, сегментация изображений и обнаружение объектов.
- Передовые методы организации архитектур сверточных сетей помогут получить максимальную отдачу от создаваемых моделей. К их числу относятся: использование остаточных связей, пакетная нормализация и раздельные свертки по глубине.
- Представления, получаемые сверточными нейронными сетями, легко поддаются исследованию, а значит, такие сети не являются черными ящиками!
- Вы научились визуализировать фильтры, полученные сверточной нейронной сетью, а также тепловые карты активации классов.
Со следующего шага мы начнем рассматривать глубокое обучение на временных последовательностях.
