神經網路分類理解
分類不能用序號/標籤=1方式來訓練
比如1-100個分類，
如果置信度是0.95，本來要預測第100個分類，結果預測成了第95個分類
這樣的方式，有一個問題，不能獲取置信度，
one hot：
所以要用one hot方式來，能獲取那個分類，並能獲取置信度
one hot 方式，網路輸出的寬度需要大於分類個數，否則分類效果是不好的。
識別，相當於要分n多個類，如果網路分類最大支援1000類，
x,y,w,h需要獲取畫素的話，比如1280*720，寬乘以高，還是可以用分類來做位置預測的，
只是這個就是很多分類了。
anchors的目的就是減少分類的難度。
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