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 特征提取是图像识别中的关键一环，它的作用是将输入的图片转化为固定维度的特征向量，用于后续的[向量检索](./vector_search.md)。好的特征需要具备相似度保持性，即在特征空间中，相似度高的图片对其特征相似度要比较高（距离比较近）；相似度低的图片对，其特征相似度要比较小（距离比较远）。[Deep Metric Learning](../algorithm_introduction/metric_learning.md)用以研究如何通过深度学习的方法获得具有强表征能力的特征。
 
 ## 2. 网络结构
-为了图像识别任务的灵活定制，我们将整个网络分为Backbone, Neck, Head以及Loss部分，整体结构如下图所示，下面分别介绍各自的功能:
+为了图像识别任务的灵活定制，我们将整个网络分为Backbone、 Neck、 Head以及Loss部分，整体结构如下图所示:
 ![](../../images/feature_extraction_framework.png)
+图中各个模块的功能为:
 - **Backbone**:   指定所使用的骨干网络。 值得注意的是，PaddleClas提供的基于ImageNet的预训练模型，最后一层的输出为1000， 我们需要依据所需的特征维度定制最后一层的输出。
 - **Neck**:  用以特征增强及特征维度变换。  这儿的Neck，可以是一个简单的Linear Layer，用来做特征维度变换；也可以是较复杂的FPN结构，用以做特征增强。
 - **Head**:  用来将feature转化为logits。 除了常用的Fc Layer外，还可以替换为cosmargin, arcmargin, circlemargin等模块。
 - **Loss**:  指定所使用的Loss函数。  我们将Loss设计为组合loss的形式， 可以方便得将Classification Loss和Pair_wise Loss组合在一起。
 
 ## 3. 通用识别模型
-在PP-Shitu中, 我们采用[PP_LCNet_x2_5]作为骨干网络, Neck部分选用Linear Layer, Head部分选用ArcMargin, Loss部分选用CELoss, 详细的配置文件见[通用商品识别配置文件]（../../ppcls/configs/GeneralRecognition/GeneralRecognition_PPLCNet_x2_5.yaml）。其中，训练数据为如下7个公开数据集的汇总：
+在PP-Shitu中, 我们采用[PP_LCNet_x2_5](../models/PP-LCNet.md)作为骨干网络， Neck部分选用Linear Layer， Head部分选用[ArcMargin](https://arxiv.org/abs/1801.07698)， Loss部分选用CELoss，详细的配置文件见[通用商品识别配置文件](../../../ppcls/configs/GeneralRecognition/GeneralRecognition_PPLCNet_x2_5.yaml)。其中，训练数据为如下7个公开数据集的汇总：
 | 数据集       | 数据量   | 类别数   | 场景  | 数据集地址 |
 | :------------:  | :-------------: | :-------: | :-------: | :--------: |
 | Aliproduct | 2498771 | 50030 | 商品 | [地址](https://www.objects365.org/overview.html) |
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 最终的模型效果如下表所示:
 
-# 4. 自定义识别
+# 4. 自定义特征提取
+自定义特征提取，是指依据自己的任务，重新训练特征提取模型。主要包含如下四个步骤：1）数据准备；2）模型训练；3）模型评估；4）模型推理。
 ## 4.1 数据准备
 首先，需要基于任务的需要，定制自己的数据集。数据的制作方法，参见
 
@@ -42,8 +44,8 @@ python -m paddle.distributed.launch
     --gpus="0,1,2,3" tools/train.py
     -c ppcls/configs/GeneralRecognition/GeneralRecognition_PPLCNet_x2_5.yaml
 ```
-注意: 配置文件中默认采用`在线评估`的方式，如果你想加快训练速度，去除`在线评估`, 只需要在上述命令后面, 增加`-o eval_during_train=False`。
-训练完毕之后, 在output目录下会生成最终模型文件`latest.pd*`,`best_model.pd*`和训练日志文件`train.log`
+注意: 配置文件中默认采用`在线评估`的方式，如果你想加快训练速度，去除`在线评估`，只需要在上述命令后面，增加`-o eval_during_train=False`。
+训练完毕后，在output目录下会生成最终模型文件`latest.pd*`，`best_model.pd*`和训练日志文件`train.log`。
 
 ## 4.3 模型评估
 - 单卡评估