CS231n术语整理

CS231n 是斯坦福大学开设的计算机视觉课程，以深入浅出的方式了 卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用。课程覆盖了从基础的图像到深度学习模型构建的全流程。

在课程学习过程中，理解术语至关重要。CS231n 了中英文术语对照，方便初学者准确掌握关键概念。这些术语广泛出现在课程讲义、作业和项目实践中。

课程资料中包含大量与 LeNet、AlexNet、ResNet 等网络结构相关的专业术语，如 convolution、pooling、backpropagation、gradient descent 等。配套的中英双语笔记了详细解释，有助于降低学习门槛。

学习者可通过多个版本的课件资料辅助理解。包括 2017 和 2018 年的课程讲义，以及由 李飞飞 教授主讲的完整版资源。这些资料在多个平台免费下载，支持自主学习。

中英文对照的术语表常用于课程笔记整理和代码注释中。例如在 LeetCode 上的视觉识别题目中，CS231n 的术语标准有助于统一代码风格和表达。

多个翻译版课程笔记了结构化的术语，如《卷积神经网络笔记.pdf》和新版中英双语课程笔记。这些资料覆盖从基础定义到高级模型训练的全部术语。

通过术语对照和课程资料的结合，初学者可在构建模型与阅读论文时更高效地理解文献内容，缩短理论与实践之间的学习曲线。