关键词：
《深度学习与计算机视觉》
要看
页：28、30、37、51-53、66-70、
73-78、81、84、88-95、100、
104、113-115、120-121、125-126
125-138、
< 125页的计算还有通道，是我想要的东西。>
< 136页的1×1卷积，是我想要的东西。>
两个向量的点积结果是，对应位子相乘再相加。
卷积核步长越大，卷积结果的维度越小，这就达到了降采样的目的。
全连接层的非线性变换是激活函数，卷积层的也是。
L2规范化就是权重衰减，它用于wx+b的w里面。
L1规范化
待卷积项与卷积核做卷积之后，得到的结果叫做，特征响应图（feature map）。
卷积核的作用是，可以找到，图像中和自身纹理最相似的部分。
每一张图称为一个通道。
分步式就是多对多。
下图是1×1卷积的解释
关于Bound Box Regression算法，我看的是https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/77915794 和 https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438，后一篇是对前一篇中某些看不懂的地方的解释说明，其中关于“为什么当IoU>6时能将模型用线性回归来近似”讲的最好，用高数里面的等价无穷小来讲的。
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