AI:IPPR的数学表示-CNN结构/参数分析

前言:CNN迎接多类的挑战           特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的“局限性” 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来。特定函数形式的模式识别准确度、泛化误差都受到模型本身VC维的限制。               使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了
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