我正在尝试训练CNN，以按主题对文本进行分类。当我使用二进制交叉熵时，我的精度约为80％，而使用分类交叉熵时，我的精度约为50％。 我不明白为什么会这样。这是一个多类问题，是不是意味着我必须使用分类交叉熵，而具有二进制交叉熵的结果毫无意义？ 然后我将其categorical_crossentropy作为损失函数像这样编译它： 要么 我不明白为什么使用二进制得到好的结果，而使用分类交叉熵不好。

如果我想在Keras中使用BatchNormalization函数，那么是否仅需要在开始时调用一次？ 下面是我尝试使用的代码： 这是我用第二行（包括批处理规范化）运行的代码。而如果我不使用第二行运行代码，也会得到类似的输出。因此，要么我没有在正确的地方调用该函数，要么我猜它并没有太大的区别。

当我使用Theano或Tensorflow训练我的神经网络时，它们每次迭代都会报告一个称为“损失”的变量。 我应该如何解释这个变量？更高的损失是好是坏，或者这对于我的神经网络的最终性能（准确性）意味着什么？

在以下TensorFlow函数中，我知道必须在最后一层中激活人工神经元。但是我不明白为什么叫logits？那不是数学函数吗？

训练多层感知器时，epoch 和 iteration之间有什么区别？

基于智能手机的报纸阅读器 一、研究目的 本设计实现一款基于安卓智能手机的报纸阅读器，具有将拍照得到的图片转成文字再朗读出来的功能，并支持报纸内容存储、音量调节、自定义朗读语言等功能，能极大缓解老年人阅读报纸时的不便。 二、研究方法 本文的主要任务是介绍 Android 平台下使用 Cordova 进行的报纸阅读器应用开发。首先从整体的角度介绍了 Android 的整体架构，以及 Cordova 跨平台开发框架。然后对 Android 平台的报纸阅读器进行需求分析，设计应用的功能与业务流程。接着使用 Cordova 框架进行功能设计，描述具体实现过程。 三、研究结论 完成了 Android 平台下使用 Cordova 进行的报纸阅读器应用开发，经过正常情况、光线较暗处、纸张弯曲、字体较小时四个阶段的测试，测试结果均表明该OCR引擎的识别足够令人满意。 四、目录 摘要 Abstract 第一章 引言 1.1 课题背景 1.2 课题任务 1.3 内容的安排 第二章 开发环境及相关技术简介 2.1 Android简介 2.2 Cordova简介 2.2.1 Cordova介绍 2.2.2 Cordova原理简要分析 2.3 OCR简介 2.3.1 OCR介绍 2.3.2 OCR识别方式介绍 2.4 TTS简介 2.4.1 TTS介绍 2.4.2 TTS基本组成 2.4.3 中文TTS系统 2.5 Node.js简介 2.5.1 Node.js介绍 2.5.2 Node.js模块 2.5.3 NPM简介 2.6 本章小结 第三章 报纸阅读器的需求分析 3.1 业务描述 3.2 业务处理流程 3.3 客户需求分析 3.4 本章小结 第四章 报纸阅读器的功能设计 4.1 主要业务处理流程 4.2 UI组件布局 4.2.1 HTML，CSS简介 4.2.2 总体设计风格 4.2.3 UI布局 4.3 拍照功能的调用 4.4 裁剪图片 4.5 上传图片 4.6 OCR识别 4.7 TTS功能的使用 4.8 本章小结 第五章 报纸阅读器的实现 5.1项目开发软硬件平台 5.2项目创建 5.2.1 开发环境搭建 5.2.2 Cordova工程创建 5.2.3 项目目录介绍 5.3软件功能实现 5.3.1 UI界面 5.3.2数据存储 5.3.3 拍照功能 5.3.4 裁剪图片 5.3.5 上传图片 5.3.6 浏览新闻 5.3.7 朗读 5.3.8 音量调节 5.3.9 音量条UI 5.3.10检测网络状态 5.3.11检测是否安装讯飞语音 5.3.12跳转至设置界面 5.5 兼容性测试 5.6 模块功能测试 5.7 OCR识别效果测试 5.7.1正常情况 5.7.2光线暗处 5.7.3纸张弯曲时 5.7.4字体较小时 5.7.5结论 5.8 应用效果 5.9 本章小结 结束语 参考文献 致谢 来源：https://github.com/xyqfer/reader