biscuitの博客

考虑特征向量 \mathbf{x} \in \mathbb{R}^d，假设类条件概率密度是高斯分布：

三种判别准则：

AlexNet 是 Alex Krizhevsky 等人在 2012 年提出的卷积神经网络架构，主要用于图像分类

LeNet5 是 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别。它由以下层次结构组成：

MLP 要求输入是固定维度的向量，且所有特征之间是全连接关系，这带来了两个问题：图像中的局部空间结构被破坏，参数量随图像尺寸增长极快。

ISP 是一套硬件或算法流程，负责将图像传感器（CMOS/CCD）输出的原始RAW数据转换成人眼可看的、颜色正确、噪声较低、亮度合适的图像（通常是YUV、RGB等格式）。它通常集成在摄像头模组、手机SoC或独立芯片中。