墨氲
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cnn 系列文章一 --- feature selection（特征选择）

CNN in tensorflow

这是系列文章，讲述卷积神经网基础知识和著名网络结构，以及在tensorflow中实现。

立个flag吧，每篇文章之前分享一句歌词。本人网易云id “紫迷儿”

《红颜》
剑煮酒无味，饮一杯为谁

疑难词汇

trivial 琐碎的，不值一提的

特征选择

特征选择(Feature Selection)的缺点

人工选取特征，然后计算机利用这些特征进行分类，在选择正确特征情况下，信噪比(signal-to-noise ration)将会提高，分类正确率也会提高。

cnn 系列文章一 --- feature selection（特征选择）_第1张图片
比如Viola和Jones，主要采取眼睛和上脸颊之间的区域、两眼之间的鼻梁区域的光强度（light density）作为特征，在使用分类器利用特征区域来进行人脸分类，达到91.4%的识别率。但是当脸部倍阴影覆盖是，算法不再适用。

简单来说，就是选取正确的特征困难，并且适用性很低，鲁棒性低。

下一部分主要讲解卷积神经网络结构

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