AI 词汇表
人工智能完整词典
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LeNet-5
由Yann LeCun在1998年引入的CNN先驱架构，专为手写数字识别设计，包含7层，包括卷积、池化和全连接层。
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AlexNet
2012年突破性的卷积神经网络，ImageNet竞赛冠军，引入ReLU、dropout和大规模数据增强，拥有6000万个参数。
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VGGNet
CNN架构特点，专门使用堆叠的3x3滤波器，证明了深度可以改善性能，最高达19层。
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Convolution Layer
基本层，通过在输入上应用可学习滤波器，通过滑动卷积操作检测分层空间模式。
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ReLU Activation
非线性激活函数f(x)=max(0,x)，相比sigmoid函数加快收敛并解决梯度消失问题。
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Dropout
正则化技术，在训练过程中随机禁用神经元以防止过拟合并提高泛化能力。
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Feature Maps
卷积层的三维输出，表示输入不同空间位置中特定特征的存在。
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Filters/Kernels
可学习权重矩阵，在输入上滑动以检测边缘、纹理和复杂形状等特定模式。
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全连接层
最后一层，其中每个神经元都连接到前一层的所有神经元，基于提取的特征进行最终分类。
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迁移学习
一种重用在大数据集上预训练模型的权重的技术，用于在数据较少的情况下加速特定任务的学习。
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批归一化
层间激活归一化，稳定训练过程，允许更高的学习率，减少对初始化的敏感性。
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数据增强
通过变换（旋转、翻转、缩放）合成生成训练数据，以增加数据集多样性并提高鲁棒性。
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局部响应归一化
AlexNet中引入的归一化，在相邻神经元间创建竞争以提高泛化能力并减少过度激活。
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