AI：IPPR的數學表示-CNN結構/參數分析

前言：CNN迎接多類的挑戰           特定類型的傳統PR方法特徵提取的方法是固定的，模式函數的形式是固定的，在理論上產生了特定的「侷限性」 的，分類準確度可以使用PAC學習理論的方法計算出來。特定函數形式的模式識別準確度、泛化誤差都受到模型本身VC維的限制。 　　            使用不受限制的多層網絡取代可以有明確語法形式的傳統網絡，可以突破特徵提取和模式函數的固有限制，也導致了

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