目录前言一、sigmoid和softmax的区别和联系？二、分类一般用什么损失函数？交叉熵的公式是什么？1.0-1损失函数：2.Hinge loss：：三、训练中出现过拟合的原因？深度学习里的正则方法有哪些/如何防止过拟合？四、l1、l2原理？dropout具体实现原理，随机还是固定，训练过程和测试过程如何控制，是针对sample还是batch？五、weight decay和范数正则有什么关系？六

YOLOV5---数据集格式转化及训练集和验证集划分VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集标签为yolo格式数据集划分训练集和验证集VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集yolov5训练所需要的文件格式是txt格式的，基于labelimage标注的格式有VOC(xml格式)，同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和验证集。本文基于python，实现了将

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