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机器学习问题总结

  1. CNN为什么具有鲁棒性？为什么具有旋转平移不变性
  2. 反卷积的操作？空洞卷积的操作？
  3. 卷积核的大小
  4. 卷积的运算（以卷积核为核心进行运算）以单个进行卷积，以滑窗进行卷积，卷积层可以降低矩阵的大小
  5. 卷积层可以降低矩阵的大小
  6. 参数共享机制：每个神经元连接数据窗的权重是固定的，权重是如何训练得到的

机器学习中的三大不等式

霍夫丁不等式
Jensen不等式
马尔可夫不等式

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他