一，基本概念1.什么是目标检测？目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即

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梯度下降一、梯度下降的定义梯度（gradient）是一个向量（矢量，有方向），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大.损失函数沿梯度相反方向收敛最快（即能最快找到极值点）.当梯度向量为零（或接近于零），说明到达一个极值点，这也是梯度下降算法迭代计算的终止条件.这种按照负梯度不停地调整函数权值的过程就叫作“梯度下降法”.通过这

集成学习的概念集成学习 (ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system) 、基于委员会的学习(committee-based learning) 等.下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组个体学习器，再用某种策略将他们结合起来，个体学习器由一个现有的学习算法从训练数据产生，例如 C4.5 决

什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的 神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性， 让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来 的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagation algorithm）全称“误差反向传播”，是在 深度神