常见的CNN网络主要包含下面几个网络结构：卷积层、激活函数、池化层和全连接层。下面对这几个结构在卷积神经网络中的作用进行介绍。一、卷积层1.1 卷积操作和卷积层的作用  在介绍卷积层的作用之前，自己先介绍一下卷积操作的概念。以下图为例，较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回

一、KNN算法简介  KNN算法又称k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。它是根据不同特征值之间的距离来进行分类的一种简单的机器学习方法，它是一种简单但是懒惰的算法。他的训练数据都是有标签的数据，即训练的数据都有自己的类别。KNN算法主要应用领域是对未知事物进行分类，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类

一、背景简介  在深度学习和机器学习的各种模型训练过程中，在训练数据不够多时，自己常常会遇到的问题就是过拟合（overfitting），过拟合的意思就是模型过度接近训练的数据，使得模型的泛化能力降低，泛化能力降低表现为模型在训练集上测试的误差很低，但是真正在验证集上测试时却发现error很大，如下图所示。所以此时得到的过拟合的模型不是我们想要的模型，我们需要对模型进行优化，从而提高其泛化性能，使

一、RANSAC特征匹配算法简介  RANSAC算法是RANdom SAmple Consensus的缩写，意为随机抽样一致。表面上的意思就是从匹配样本中随机取样，寻找一致的样本点。RANSAC算法是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它是在1981年由Fischler和Bolles最先提出。  在利用已有算法进行特征点匹配时，常存在的一个问题

一、SVM算法简介1.1、什么是SVM算法？  SVM(Support Vector Machine)算法，即支持向量机算法，它是最优秀的分类算法之一，也是数据挖掘十大算法之一，它以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题而受到业界的青睐。SVM算法属于有监督学习算法。它是在1995年由Corinna Cortes和Vapnik首先提出的。  SVM算法是基于统计学