CV(Computer Vision)；计算机视觉，它的目的是来理解图像中所要表达的意思。可以对图像进行一些操作，例如分割、分类等。
多尺度：即对于图像不同大小的采集，在多尺度下可以观察到不同的特征，比如更密集的采样有利于看到更多的细节，更稀疏的采样可以看到整体的联系。使用多尺度，既可以看到全局的信息，也知道局部的信息。
梯度爆炸/梯度消失：由于网络层次过深，在反向传播中，会出现偏导累乘而趋于无穷大或者为0的情况。梯度爆炸会使得靠近输入层的参数权值更新变化大，在极端情况下，参数的值变得非常大，以至于溢出，导致 NaN 值。梯度消失会使靠近输入层的参数权值更新缓慢，会相当于只有后面几层网络在起作用。