一、深度学习（Deep Learning）
端到端
importmodel(隐含层）
output
隐含层原理：每一步是怎么计算的
人工智能＞机器学期＞深度学习
深度学习适合人脑能一眼看出问题但无法用言语表达和理解的（知道解决步骤的一般不适用）
全连接层：output=f(Weight x input+bias偏差）
卷积核：F表示大小：几乘几的大小；stride表示步长：如向上向下向左向右移动几步；pad表示填充：向外填充；N表示原框大小
output size=(N-F)/stride+1 pad=0时
output size=(N+2P-F)/stride+1 pad≠0时
步骤：①选择K个样本，包括数据和标签；
②进行正向传播；
③计算损失；
④计算梯度；
⑤进行参数更新。
二、可解释机器学习
视频截图来自up主：同济子豪兄
https://www.bilibili.com/video/BV1Se4y1T7dG/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7f9d77ce78399f44a43e8653e1c05c29
蓝色标注为本人标注
