报告要求

结合具体应用调研基于深度学习的分类网络，可选应用方向：细粒度分类、人脸识别、行为识别、医学图像分类、猫狗分类等分类任务
必做：

  1. 分析分类网络处理数据的整体流程
  2. 分析分类网络各模块的组成及功能
  3. 分析分类网络各模块的内在工作原理：即为何这样设计就能解决某个应用问题？
  4. 附上不少于20篇参考文献（其中至少15篇CCF推荐期刊或会议文章）

选做：

  1. 和传统方法如何结合
  2. 未来研究方向展望

要求：
1、研究报告使用《中山大学学报》作为模板， 双栏排版。
2、页数15页正文+若干页参考文献， 正文部分不少于14页、不多于16页。
3、得分规则：按照作业内容的丰富度、思考深度、写作水平、细致程度、书籍引用水平等因素综合评分。注意，页数范围内的字数多少不影响得分，但是排版不对、错别字病句多、逻辑混乱、参考文献格式混乱、参考文献有水刊则会导致扣分。
4、可以在上学期作业的基础上修改完成，但是必须说明修改了哪些内容，有何种进步，以体现你们知识水平的逐步提升。

这个其实最后我不是很满意，但是我也不是组长，没时间去大刀阔斧的改了。