text: 在深度学习里面，检测、分类与识别到底有啥区别呢？ 
  谢邀。
  对于题主的问题，我将拿计算机视觉相关任务举例。
  识别的意义比较广泛，囊括了其他所有类型，包括但不限于以下常用任务：二分类（单纯的逻辑回归）、多分类（也可以看作单标签多分类问题）、检测（也可以看作多标签多分类逻辑回归）、语义分割、边框回归（bounding box）、看图说话（show and tell）。
  二分类
  顾名思义，对于每一张输入照片，都有两个标签与之对应——通常是有某物和无某物。其中有某物是正类，无某物是负类。
  这一类任务通常是输出层只有一个神经元，该神经元的激活函数是Sigmoid，通常规定输出大于0.5是正类，小于0.5是负类。
  训练损失函数采用交叉熵公式，Loss = -\left(a\cdot ln(x) + (1-a)\cdot ln(1-x)\right)。其中a是期望输出（正样本对应1，负样本对应0），x为网络实际输出。
  多分类
  与二分类相对应，目标类有n类，如鼠、猫、狗、狼、虎、象等标签，有时可能会有一个“空白”或者“背景”标签来表征除这些正类之外的负类。此时末层神经元有n个，每个神经元代表是对应类别的概率。
  网络末层输出层通常是softmax层将结果规约为概率。将概率最大的类别作为预测结果。
  多分类任务中可行的网络结构
  训练过程依然采用交叉熵公式作为损失函数。不过由于期望输出中只有一个1，其他都是0，所以可以去掉反向概率项。Loss = -\sum_i{a_i\cdot ln(x_i)}。
  数值回归
  举个具体的例子，如果你要做一个“颜值年龄预测”项目，即用户输入一张图片，你的网络输出图片中人物的颜值与年龄，这时你可以设计一个卷积神经网络结构，末层有两个神经元，一个代表颜值，另一个代表年龄——事实上这个“代表”是处理后的结果，如要求输出的颜值在(50, 100)区间内，那么我们通过“除以25再减3”将其处理到(-1, 1)区间内，这样就能交给tanh函数拟合了。
  训练过程采用均方误差公式作为损失函数。即Loss = \frac{1}{2}\sum_i{(a_i - x_i)^2}。
  检测
  检测任务可以看作多个二分类任务。如果有n个检测目标，末层就有n个神经元。譬如一张图片含有第0、2、3、6类目标，那么期望的输出则是[1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, ...]。
  这时由于期望可能不止一个1，甚至没有1。所以我们需要用交叉熵公式，且保留反向概率项。总损失函数则是这n个任务损失函数之和。 即Loss = -\sum_i{(a_i\cdot ln(x_i) + (1 - a_i)\cdot ln(1 - x_i))} 。
  语义分割
  语义分割则是像素级别的单标签多分类任务。如果检测目标有n个（往往包括一个空白类），最终输出是一张n个通道的，和原图长宽相等的图片——这就要求着网络往往不能有全连接层结构。
  而这个图片每个像素有n个通道，其最大值对应的类别表示该像素属于一个什么类，如下图所示：
  语义分割举例
  每个像素可能是背景、摩托车、人中的一个，末层输出为三个通道（如果只有这三类的话），右图红色部分，每个像素对应的人物类概率最高，蓝绿色部分每个像素对应的摩托车类概率最高，以此类推。
  虽然也可以在像素意义上使用交叉熵公式作为损失函数，但这么做的输出，往往有很多离散的噪点。往往使用Dice Loss损失函数。
  不过这个任务的标签成本很高，当年我一个学长，导师带着他光是打标签就打了两个月。
  边框回归
  边框的英文是bounding box，简称b-box，但并不是Beatbox……
  边框回归举例
  曾有人使用一个数值回归任务来实现边框回归——拟合边框的X、Y坐标和其长宽，但事实证明这个方法太菜了。
  于是后来就有了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的提出。
  Faster R-CNN模型
  这些都是新的网络模型，在边框回归问题中表现很好。
  看图说话
  CV与NLP的结合。这个任务中，卷积神经网络的最后一层并不是全连接层，而是拼接上了一个循环神经网络。
  看图说话任务举例
  输出是一段话，它描述了图片内容（甚至是借图片的意境吟诗作词）。目前这个领域也比较火，推荐COCO数据集，这个数据集就可以模拟这个任务。
  以上只是计算机视觉中的部分应用，只讲述了皮毛，有兴趣的朋友可以深入了解一下。
  同时我也在经营一个知乎专栏，从零介绍了计算机视觉相关任务及其解法：
  深度学习的魅力，仍不止于此。