机器学习练习5——正则化线性回归和偏差/方差

原文摘要去雾处理是近年出现的一种图像增强技术。尽管它很重要，但是没有数据集来定量评估这些技术。在本文中，我们介绍了一个包含1400多对图像的数据集，这些图像包含地面真实参考图像和同一场景的模糊图像。由于光照条件的变化，记录这样的图像是不可行的，我们通过合成复杂场景的真实图像中的雾度来建立数据集。我们的数据集被称为D - HAZY，是建立在Middelbury [1]和NYU Depth [2]..

计算机视觉相关问题：1）图像分类：2）目标检测：3）图像风格迁移：挑战：数据输入可能会非常大输入10001000的彩色图像，则需要输入的数据量为100010003 =3M，这意味着特征向量X的维度高达3M ，如果在第一隐藏层有1000个神经元，使用标准全连接，那么权值矩阵中将会有10003M=3B的参数。参数量过于庞大，难以获得足够的数据用来防止过拟合，并且需要存储3B数据的内存...