​以图片为例，在不同的灯光，色温，以及灯光反射的影响下，对识别可能会造成很大影响。这时候我们希望样本有更多的多样性，则可以在语言里面加入各种不同的背景噪音，或者改变图片的颜色和形状。

​"随意"就是随着自己意愿去做一些事，比如有一系列白色的东西，有一个红色的杯子在里面，非常引人注目，那么你的视线看向他，就是不随意线索，因为这不是你主观去看的，只是杯子很显眼。而如果你想读书了，你就在这些东西里面找到书，将注意力放在不那么显眼的书上，这就是随意线索。

​FCN是用来深度网络来做语义分割的奠基性工作，用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层，从而可以实现对每个像素的预测​CNN(卷积神经网络)可以认为是一个预训练好的模型。CNN的最后一层是全局平均池化层，无论是什么形状的输入，最后输出都是1*1的，这对像素预测不太好​1×1卷积层用来变换输出通道，降低通道数，转置卷积层用于把图像放大。

Def3.1Def\ 3.1Def3.1图灵机是一个7元组Q∑Γδq0qacceptqrejectQ∑Γδq0​qaccept​qreject​Q∑ΓQ∑Γ都是有穷集合，并且QQQ是状态集∑\sum∑是输入字母表，不包括特殊空白符号⊔\sqcup⊔Γ\GammaΓ是带子字母表，其中，⊔∈Γ⊳∈Γ∑⊆Γ⊔∈Γ⊳∈Γ∑⊆ΓδQ×Γ→Q×Γ×L。