人工智能学习与实训笔记（二）：机器视觉之图像分类

　　前言

　　本专栏旨在通过逐步深入的学习笔记形式，带领大家探索人工智能技术的奥秘。本篇文章作为第二篇，将带你了解机器视觉处理及其中的图像分类问题。

　　目录

　　二、图像分类问题

　　2.1 尝试使用全连接神经网络

　　2.2 引入卷积神经网络

　　2.3 分类函数Softmax

　　2.4 交叉熵损失函数

　　2.5 学习率优化算法

　　2.6 图像预处理算法

　　2.6.1 随机改变亮暗、对比度和颜色等

　　2.6.2 随机填充

　　2.6.3 随机裁剪

　　2.6.4 随机缩放

　　2.6.5 随机翻转

　　2.6.6 随机打乱真实框排列顺序

　　机器视觉（Machine Vision），是一门使机器具备“看”的能力的学科，是深度学习技术的一个重要应用领域，广泛应用于安防、工业质检和自动驾驶等场景。目前主流的计算机视觉任务包括图像分类、目标检测、图像分割、OCR、视频分析和图像生成等。

　　图像分类是利用计算机对图像进行定量分析，将图像或图像中的像元或区域划分为若干个类别中的某一种。例如，手写数字识别就是一个典型的图像分类问题，已被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。在处理手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含50,000条训练样本和10,000条测试样本。

　　首先，我们尝试使用典型的全连接神经网络，再引入适合图像处理任务的卷积神经网络。经典的全连接神经网络包含四层网络：输入层、两个隐含层和输出层。在处理图像分类任务时，我们还需要引入卷积神经网络（CNN）、Softmax激活函数以及交叉熵损失函数。卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成，能够更有效地处理图像数据。

　　在深度学习神经网络模型中，通常使用标准的随机梯度下降算法更新参数，学习率代表参数更新幅度的大小。目前形成了四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和Adam。此外，为了提升模型的泛化能力，我们会对图像进行一些随机的变化，如随机改变亮暗、对比度和颜色，随机填充、裁剪、缩放、翻转等。这些操作能够扩大训练数据集，抑制过拟合。