当一个卷积层输入了很多feature maps的时候，这个时候进行卷积运算计算量会非常大，如果先对输入进行降维操作，feature maps减少之后再进行卷积运算，运算量会大幅减少。传统的卷积层的输入数据只和一种尺寸的卷积核进行运算，而Inception-v1结构是Network in Network(NIN)，就是先进行一次普通的卷积运算(比如5。1的卷积操作可以理解为feature maps个

全连接的网络将图片的的本身二维空间结构进行了破坏，而这些空间结构是有用的，因此，要定义新的操作图像的计算节点，因此引入了卷积神经网络，能够尊重图像的空间结构，他的组成为：卷积层、池化层和归一化处理。3. 如果图片的分辨率很大的话，每一将过滤器移动一个像素，那么就需要很多次才能把图像收缩，因此引入了超参数Stride，它是。2. 对于每一次的卷积，可以发现图片的W和H都变小了，为了解决特征图收缩的问

由于线性回归其预测值为连续变量，其预测值在整个实数域中。而对于预测变量y为离散值时候，可以用逻辑回归算法（Logistic Regression）逻辑回归的本质是将线性回归进行一个变换，该模型的输出变量范围始终。2. y如果是1，则loss = -ylogy’，y‘是0-1之间，则logy’在负无穷到0之间，y‘如果等于1则损失函数是0，如果和y的值越来越不接近，loss的值就会越来越大，y等于0

【代码】刘二大人《Pytorch深度学习实践》第四讲反向传播。

3、因为数据集分成了多个mini-batch，有多少份mini-batch就有多少个Iteration，每进行一次mini-batch的前向和后向传播，就会进行一次权重参数的更新，在一个Epoch中，有多少个Iteration，就更新了多少次权重参数。2、在深度学习训练中，要给整个数据集分成多份，即mini-batch，每个mini-batch所包含的样本的数量叫做Batch-Size。1、Dat

由于线性回归其预测值为连续变量，其预测值在整个实数域中。而对于预测变量y为离散值时候，可以用逻辑回归算法（Logistic Regression）逻辑回归的本质是将线性回归进行一个变换，该模型的输出变量范围始终。2. y如果是1，则loss = -ylogy’，y‘是0-1之间，则logy’在负无穷到0之间，y‘如果等于1则损失函数是0，如果和y的值越来越不接近，loss的值就会越来越大，y等于0

Pytorch

item()的作用是取出单元素张量的元素值并返回该值，保持该元素类型不变。但是这种情况下出现一个问题，每个sigmoid的输出都是独立的，当一个类别的输出概率较高时，其他类别的概率仍然会高，也就是说在输出了1的概率后，2输出的概率不会因为1的出现而受影响，这点说明了所有输出的概率值之和大于1。说明：dim=1，指定列，也就是行不变，列之间的比较，所以原来的a有三行，最后argmax()出来的应该也