摘要：对于一个分类问题，首先要有数据，然后需要找到一个模型f，定义loss function，最后找到表现最好的f的参数。 从概率上讲，分类问题其实就是根据训练数据估计新的数据属于哪一类的概率。 在讲概率生成模型前需要介绍高斯分布函数。 输入是特征向量x，输出是x的概率，高斯函数的形状由均值和协方差矩阵决 阅读全文

摘要：课程note中讲了一些工程经验，感觉很有用，记下来供自己以后查阅 相比于大的滤波器，小滤波器更受青睐。小滤波器参数更少、计算量更小、能够表达更多的特征，做反向传播时需要的内存更少。 通常不会考虑创建一个新的网络结构。一般都会找一些在ImageNet上有较好表现的预训练网络，下载下来然后做finetu 阅读全文