深度学习算法在图像领域的一点看法！

          前段时间在雨滴云屏群里面，有人提出了一个数字游戏 "第一个人说一个1到10的数，第二个人再加一个1到10的数，先喊到100的人获胜”。然后群里就有人开始分析，谁先叫到89就一定会赢，要想叫到89，就必须要叫到78才行，然后一直往前推理，得到谁先叫到1就一定会胜利，最后得到一个公式y+11*x=100。还有一种就是不断的和另外一个人来玩游戏，直到玩赢了，然后来发现一个模式，保证每次都赢，来得到一个胜率高的模式。前一种方式是通过固定的方式来得到结果，第二种是通过不断的试错来找到最佳的模式。我们的金字塔的算法和深度学习的算法刚好是一个是演绎，一个是归纳，两者都应该可以达到想要的结果。演绎只需要按规则进行推导就可以了，归纳则要不断的总结以往的经验才行。

       金字塔提取的特征和深度学习提取的特征从本质上来将都是相同的。区别只是金字塔的特征是我们定义好的特征，而深度学习是总结出来的特征。从图像识别的方向来说，世界上任何一个人的视觉神经系统应该是一致的，也就是神经细胞的运算规律应该是完全一样的才对，也就是说不需要归纳的方式来得到运算规律。那就是应该是按定义好的规律，来进行视觉处理的，只需要对图像在最后进行打标签就可以了。而目前的深度学习都是通过归纳的方式后，才学习到不同的规律。也就是不同的图像集合，会得到不同的运算规律。也就是说，对图像而言，应该适合于无监督的学习，而不是目前市面上普遍流行的监督学习。