深度学习是什么时候提出的

深度学习是一种人工神经网络的技术，可以用于机器学习和人工智能领域。它的历史可以追溯到上世纪80年代，但直到近年来才得到广泛的关注和应用。其中的一个重要原因是，随着数据集的增大和计算能力的提高，深度学习算法的效果得到了很大的提升。2006年，Hinton等人提出了深度置信网络算法(DBN)，这是深度学习领域的一个重要突破，也是深度学习应用广泛的一个基础。自此以后，深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域的应用不断涌现，成为机器学习和人工智能领域的一个重要分支。

相关问题

深度学习损失率太高表明什么

深度学习中损失率（loss）指的是模型在训练过程中预测值与实际值之间的差异。损失率高可能表明模型在训练过程中出现了过拟合（overfitting）的情况，即模型过于复杂而无法泛化到新的数据集上。这时候可以考虑增加数据量、减小模型复杂度、使用正则化等方法来应对过拟合问题。另外，损失率高也可能是由于学习率（learning rate）设置过大导致的，此时可以尝试降低学习率来提高模型性能。

U-net是什么时候提出的

U-net是在2015年由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox提出的。它是一种用于图像分割的深度学习网络模型，被广泛应用于医学图像分割任务中。

U-net的设计灵感来源于生物医学图像中的图像分割问题。它采用了一种编码-解码的结构，其中编码器部分通过卷积和池化操作来提取图像特征，而解码器部分则通过反卷积和跳跃连接来还原分辨率并生成分割结果。

U-net的独特之处在于它引入了跳跃连接（skip connections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接。这样做的好处是可以传递更多的上下文信息，帮助解码器更好地还原细节和边界信息。跳跃连接也有助于解决分割过程中信息丢失的问题。

U-net在医学图像分割领域取得了很大的成功，特别是在小样本、噪声较多、目标形状复杂等挑战性场景下表现出色。它被广泛应用于肿瘤检测、器官分割、血管分割等应用中，并成为图像分割领域的经典网络模型之一。