阿里天池-基于人脸的常见表情识别实战-1

学习目标：

学完阿里天池：
基于人脸的常见表情识别实战

学习内容：

神经网络

1. 感知机
2. 多层感知机与反向传播

卷积神经网络

1. 全连接神经网络的2大缺陷
2. 卷积神经网络的崛起

卷积神经网络的基本网络层

1. 什么是卷积？
2. 填充（Padding）
3. 步长（Stride）
4. 池化
5. 卷积和池化输出尺寸计算
6. 为什么要用卷积来学习呢？
7. 卷积神经网络的优势在哪？

学习时间：

已经学过了 所以很快

学习产出：

重要的几个点：
1、深度学习中的卷积并非需要翻转，而是互相关；因为参数是在不断更新的，卷积核是否翻转对结构也没有明显影响。
2、在学习中 重要的是尽量扩大感知野的范围，可以通过：池化、下采样、空洞卷积