對分類神經網路的理解
傳統的分類演算法，是認為設計特徵提取方式，然後使用支援向量機進行分類。
那麼如果按照這個思路，在全連線之前，算不算訓練一個核函式使資料對映到一個線性可分的空間內，然後再運用全連線，分類向量，如果這樣想的話，核函式是低維空間向高維空間的一種對映，那麼原始資料的維度低在哪，對映後的空間的維數高在那？最後的線性函式構造為什麼還有啟用函式這種非線性元素，還有池化層的作用是什麼，為什麼沒有池化層網路的訓練效果會大打折扣，在殘差網路裡池化層的運用都是在降維的時候，池化層對函式的構造那麼重要嗎？到底是什麼效果。？而且前面對神經網路的理解方式怎麼套用不到殘差網路上，殘差網路幾乎沒有全連線層，那麼從空間對映角度，又應該怎麼解釋那？自對映嗎？怎麼解釋？損失函式的輸入是什麼？每類網路的損失函式演變是什麼情況
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