继续之前的：
- 《深度学习知识卡片：深度学习基本概念》
- 《深度学习知识卡片：Logistic 回归》
- 《深度学习知识卡片：浅层网络的特点》
- 《深度学习知识卡片：深度神经网络的特点》
- 《深度学习知识卡片：偏差与方差》
- 《深度学习知识卡片：正则化》
- 《深度学习知识卡片：最优化训练》
- 《深度学习知识卡片：最优化算法》
- 《深度学习知识卡片：超参数调优》
- 《深度学习知识卡片：结构化机器学习过程》
- 《深度学习知识卡片：误差分析》
- 《深度学习知识卡片：训练集、开发集与测试集》
- 《深度学习知识卡片：学习方法扩展》
- 《深度学习知识卡片：卷积神经网络基础》
- 《深度学习知识卡片：卷积运算的主要参数》
深度卷积神经网络的架构主要以卷积层、池化层的多级堆叠，最后是全连接层执行分类。池化层的主要作用是减少特征图尺寸，进而减少参数数量，加速运算，使其目标检测表现更加鲁棒。