数据集分隔方法：留出法，交叉验证（k 折交叉验证），自助法 训练集，验证集，测试集 训练集训练，通过验证集验证，根据反馈进行反复调参，得到最终模型；测试集用来检查训练效果
accuracy 精度，准确度
T:true F:false precision 查准率：针对a分类，有多少比例被预测出来or我预测为a的结里对的占多少比例；我预测是对的分两种（分母）： Ta,Fa recall 查全率：针对a分类，我预测正确的占所有a分类样本的比例。实际是对的分两种（分母）：Ta，Fx
为何需要查全率，因为样本分布不均衡，多分类问题，0~9 数字识别，识别是否是 3，及时是一个垃圾模型让输出结果都不是 3，准确率仍有 90% 查准率与查全率一般情况有反向变动关系，查准率越高，相应的查全率就会降低；反过来也一样
cnn相关概念：卷积核（一般 3x3，5x5），步长（每次移动的幅度），深度（观察的角度），填充值（解决无法覆盖的特征）