批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。训练集有1000个样本，batchsize=10，那么训练完整个样本需要100次iteration，1次epoch。（1）batch数太小，而类别又比较多的时候，可能会导致loss函数震荡而不

本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。1、神经网络定义神经网络也称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的子集，也是深度学习的算法支柱；被称为“神经”， 是因为它模仿大脑中神经元相互发出信号；很多科学发明都是从大自然中获得了想法，比如飞机的发明是受鸟类的启发，神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法，它是一个由互连节点或人工

我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者Kunlun Bai发布了一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。1、卷积与互相关在信号处理、图像处理和其他工程/科学领域，卷积都是一种使用广泛的技术。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）这种模型架构就得名于这种技术。但是，深度学习领域的卷积本质上是信号/图像处理领域内

图像处理一般分为直接对图像内的像素进行处理的空间域处理和频率域处理。空间域处理主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。灰度变换是对图像内的单个像素进行处理，比如调节对比度和处理阈值等。空间滤波涉及图像质量的改变，例如图像平滑处理。空间域处理的计算简单方便，运算速度更快。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像从频率域变换到空间域。

COCO的检测任务共含有80个类，在2014年发布的数据规模分 train/val/test 分别为 80k/40k/40k，学术界较为通用的划分是使用train和35k的val子集作为训练集（trainval35k），使用剩余的val作为测试集（minival），同时向官方的evaluation server提交结果（test-dev）。Labelbox 是一家为机器学习应用程序创建、管理和维护

YOLOv2中在每个卷积层后加Batch Normalization（BN）层，去掉Dropout，BN层可以起到一定的正则化效果，能提升模型的收敛速度，防止模型过拟合。YOLOv2通过使用BN层使得mAP提高了2%。

模型推理过程中遇到错误：RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: invalid header or archive is corrupted。这个错误通常发生在尝试加载损坏的 PyTorch 模型文件时。这可能是由文件下载不完整、文件传输过程中损坏或者存储设备出现问题导致的原因。

遇到报错：ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False经过查阅有人说是与numpy的版本有关，但是还是不要轻易改变环境中的版本，不一定哪个地方就会报错。

深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。大量数据的可用性和硬件处理单元的改进加速了 CNN 的研究，最近也报道了非常有趣的深度 CNN 架构。近来，深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习神经网络经典形式之一，由于其计算过程中包含卷积运算，因此得名。卷积神经网络（CNN）通过使用卷积层来提取图像数据的局部特征，再通过池化层（Pooling Layer）来降低特征的空间维度，最后通过全连接层（Fully Connected Layer）进行分类或回归任务。CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成