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3dsmax好找工作吗？
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CNN神经网络给图像分类（Matlab）
1. 你要看你的图像是什么。 如果是彩色数字，先转成灰度。 用MNIST训练网络。 如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。 如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。 在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。 2. CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。 而是在确定结构上调整参数，weight scale，learning rate，reg等。 3. 你用CNN做图像分类，无非是把CNN当成学习特征的手段，你可以吧网络看成两部分，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，后面的全连接层对应普通的神经网络做分类。 需要学习的话，首先你去看UFLDL教程。 然后cs231n与其问别人，首先你看了imageNet数据集了吗？对于把流行数据集与自己数据混合训练模型的方法。 如果两种数据十分相似，也未尝不可。 但是对于流行数据集而言，自己的标注数据量一般不会太大，如果是1：1000，1:100这种比例，那么可能不加自己的数据，完全用数据集训练的模型就能得到一个还好的结果。 如果自己的数据和数据集有些差别，那混在一起我认为自己的是在用自己的数据当做噪声加到数据集中。 cnn认为图像是局部相关的，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，训练的模型需要这种流形假设，而人工合成的图像由于添加非自然噪点，不满足模型假设，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果。 如果二者相差过大，数据集是一种分布，你的数据是另一种，放到一起训练，我没试过，但我认为结果不会太好。 这时候只能把数据集用来训练cnn的特征提取能力。 而后用于分类的全连接层，视你的数据量调整规模。
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