Linux中，提供TCP/IP包过滤功能的软件叫什么？

AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。

损失函数的设计依赖于具体的任务

单个卷积核可以提取多个特征

简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。

CNN不可用于文本分类，RNN可用于文本分类

高方差是指模型过拟合了，导致在测试集中的泛化能力较差。

降维是通过获得一组基本上是重要特征的主变量来减少所考虑的特征变量的过程。

数据归一化是非常重要的预处理步骤，用于重新缩放输入的数值以适应特定的范围，从而确保在反向传播期间更好地收敛。

朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。