1.為什么使用卷積核

① 參數(shù)共享

減少參數(shù)量

②稀疏連接

提高抽取特征的健壯性

2、網(wǎng)絡(luò)的平移不變性是基于卷積核而具有的特性

3、 1 × 1 卷積的作用是對通道數(shù)進行降維或者升維。如果使用 n × n 卷積(此時的 n 不等于 1) 且不使用 padding 的話，則可以用來對寬度和高度進行降維

4、池化層可以用來對寬度和高度進行降維(此時需要不使用 padding)

5、Inception 通過對輸入應(yīng)用 1 × 1 卷積、3 × 3 卷積、5 × 5 卷積，然后將它們的輸出進行拼接，如此就可以讓網(wǎng)絡(luò)來決定使用哪些卷積核組合，這樣就可以減少人工選擇卷積核的工作。同時為了方便不同大小的卷積核的輸出進行拼接，需要對卷積核的輸入進行 padding

6、使用遷移學(xué)習(xí)的時候，既可以凍結(jié)所有的隱藏層，只訓(xùn)練輸出層，也可以凍結(jié)前面的隱藏層，只訓(xùn)練后面的幾層，也可以不凍結(jié)隱藏層。具體的選擇主要看訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)量越大，需要凍結(jié)的層數(shù)就越小

7、交并比(IOU) = ，目的是為了評價對象定位算法是否精準，也可以用于判斷兩個邊界框是否相似

8、非極大值抑制指的是對于同一個類別的方框中，如果有 IoU 大于閾值的，則保留概率最大的方框，而其他方框則拋棄掉

例如某個類別對應(yīng)的方框中，假設(shè)有 6 個方框，按照概率從小到大分別是 A、B、C、D、E、F，然后分別計算 A、B、C、D、E 跟 F 的 IoU

① 如果 B 和 D 跟 F 的 IoU 超過閾值則將它們放棄掉，并保留 F 。

② 如果 A、C、E 跟 F 的 IoU 不超過閾值，則用 F 跟 A、C 計算 IoU，并重復(fù) ① 和 ② 的操作

最后保留剩下來的方框