negative相對於positive，是相對於正樣本來說，不含有目標的負樣本。但是，negative包括很多，有完全不包含目標的，也有部分含有的，也就是容易/不容易被分為負樣本的。其中比較容易被判定是負樣本（比如全是背景）的對於訓練並不能起到很好的監督作用。我們需要找一些難劃分的負樣本，也就是hard negative，來增強網路的判別效能。
在訓練好分類器之後進行分類，但是發現，分類器效果不是很好，經常會得到一些錯誤的正樣本（其實是負樣本），這個時候這些判別錯誤的樣本可以作為負樣本繼續訓練網路。
在檢測問題中，預定義的分類器得到的錯誤結果，也就是fp，記錄其對應特徵和分類器得到的概率。
重新訓練，按概率值進行排序，再使用排序後的對應特徵重新訓練分類器
迭代以上過程
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