这篇博客记录了深度学习的学习过程，包括性能指标、CNN的理解、全连接层、卷积核与特征映射、SVM与softmax的区别、非极大值抑制(NMS)、FCN、学习率调整、YOLO参数解析、过拟合现象、视频行为识别和激活函数等核心概念。同时，还探讨了梯度爆炸与消失、one-hot编码、光流法、正则化以及TensorFlow、Batch Normalization和Dropout等技术。
最近在学习深度学习，由于没有时间系统的学习，会遇到很多专业盲区，所以在这篇博客上面记录下来
评价性能的各种指标：
http://blog.youkuaiyun.com/marising/article/details/6543943
batch_size详解：http://blog.youkuaiyun.com/ycheng_sjtu/article/details/49804041
epoch，iteration，batchsize区别：http://blog.youkuaiyun.com/anshiquanshu/article/details/72630012
cnn的理解:
http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/51812459#comments
http://simtalk.cn/2016/09/12/CNNs/
http://blog.youkuaiyun.com/qq_25762497/article/details/51052861
http://blog.youkuaiyun.com/yunpiao123456/article/details/52437794#t3
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