摘要：
SVM现在主流的有两个方法。一个是传统的推导，计算支持向量求解的方法，一个是近几年兴起的梯度下降的方法。 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数，所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络。 本文的目的是讲解传统的推导。 SVM的超平面 SVM模型的 阅读全文
摘要：
卷积网络的平移不变性可能会经常在论文中看到，那这个到底是什么呢？看了一些论文的原文和网络上十几篇讲这个的博文，大概捋清了思路然后写下这个。不得不说，有的博文讲的有那么点问题。 1 什么是不变性 【不变性】就是目标发生了变换，但是你依然可以识别出来。在图像任务中，我们希望图像中的目标即使被平移、被旋转 阅读全文