1.hand-crafted：传统手工方法就是人工设计的一步步能够说出理由来的方法。
2.end-to-end：即端到端方法，意思是只有输入端和输出端，当中不需要设计和具体算法，就是一个神经网络。输入原始数据，输出结果即可。神经网络方法就是所谓end-to-end的。
3.Global Average Pooling(GAP)：在常见的卷积神经网络中,全连接层之前的卷积层负责对图像进行特征提取,在获取特征后,传统的方法是接上全连接层之后再进行激活分类,而GAP的思路是使用GAP来替代该全连接层(即使用池化层的方式来降维),更重要的一点是保留了前面各个卷积层和池化层提取到的空间信息\语义信息,所以在实际应用中效果提升也较为明显!,另外,GAP去除了对输入大小的限制!,而且在卷积可视化Grad-CAM中也有重要的应用。
4.深度卷积神经网络中的patch：在CNN学习训练过程中，不是一次来处理一整张图片，而是先将图片划分为多个小的块，内核 kernel (或过滤器或特征检测器)每次只查看图像的一个块，这一个小块就称为 patch，然后过滤器移动到图像的另一个patch，以此类推。
5.epoch:使用训练集的全部数据对模型进行一次完整的训练，被称为”一代训练“。
6.batch:使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一小部分称为”一批数据据“。
7.iteration:使用一个batch数据对模型进行一次参数更新的过程，被称为”一次训练“。
基本概念
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