基础知识：
- 梯度方向
- 样本空间
- 希尔排序
- 完全二叉树
- 排序树
- 霍夫曼编码
思考点
- 如果利用小样本数据集增加分类器的泛化能力
- gan、loss函数以及gan为何难以训练
- fast-rcnn的ROI-pooling工作原理
- faster-rcnn为何用smooth L1 Loss而不用L2 Loss
- 如果计算四次一元方程的最小值
深度学习方向知识点
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转载自blog.csdn.net/a529975125/article/details/79724845
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