ping使用的协议是：

卷积的作用：捕获图像相邻像素的依赖性；起到类似滤波器的作用，得到不同形态的featuremap

mini-batch太小会导致收敛变慢

BN的本质就是利用优化变一下方差大小和均值位置，使得新的分布更切合数据的真实分布，保证模型的非线性表达能力

用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力，2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核，参数更少；

对于多分类问题神经网络一般使用欧氏距离损失而不用交叉熵

感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。

空洞卷积也叫扩张卷积，在保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野。

池化层减小图像尺寸即数据降维，缓解过拟合，保持一定程度的旋转和平移不变性。

xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

标准的SVM只能支持二分类问题。