本教程基于安卓手机平台，在PyDroid3软件上，使用Python3语言配合Keras框架开发深度学习。本文章主要涉及在手机上开发环境的搭建，以及简单的示例代码，如果想深入研究开发，还需要读者自己花些功夫了。不废话，开始教程。。
因为最近在开发使用树莓派+usb摄像头识别模块，打算用OpenCv，发现网上的树莓派OpenCv安装教程都过于繁琐占用内存大，我经过自己的实验，发现出了一种非常简易快捷的方式，网速OK的话，十分钟能安装完成。
CNN与RNN都是采用parameter sharing(参数共享)单元，滑动遍历的结构，为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？
Softmax是soft（软化）的max。在CNN的分类问题中，我们的ground truth是one-hot形式，下面以四分类为例，理想输出应该是（1，0，0，0），或者说（100%，0%，0%，0%），这就是我们想让CNN学到的终极目标。
在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当于在训练时已知部分测试数据的信息，会影响最终评估结果的准确性。
曾经听过一句话，”Feature为主，Ensemble为后”。Feature决定了模型效果的上限，而Ensemble就是让你更接近这个上限。Ensemble讲究“好而不同”，不同是指模型的学习到的侧重面不一样。举个直观的例子，比如数学考试，A的函数题做的比B好，B的几何题做的比A好，那么他们合作完成的分数通常比他们各自单独完成的要高。
