fix bug in deep hashing docs

docs/zh_CN/algorithm_introduction/deep_hashing_introduction.md

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 ## 2. 算法介绍
 
-目前PaddleClas中，主要复现了三种DeepHash的方法，分别是：[DCH](http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong/doc/deep-cauchy-hashing-cvpr18.pdf)，[DSHSD](https://ieeexplore.ieee.org/document/8648432/), [LCDSH](https://www.ijcai.org/Proceedings/2017/0499.pdf)。以下请分别介绍。
+目前PaddleClas中，主要复现了三种DeepHash的方法，分别是：[DCH](http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong/doc/deep-cauchy-hashing-cvpr18.pdf)，[DSHSD](https://ieeexplore.ieee.org/document/8648432/), [LCDSH](https://www.ijcai.org/Proceedings/2017/0499.pdf)。以下做简要介绍。
 
 <a name='2.1'></a>
 ## 2.1 DCH
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 <a name='2.2'></a>
 ## 2.2 DSHSD
 
-DSHSD主要创新点在于，在保证分布一致性的情况下消除差异。首先，作者利用平滑投影函数来放松离散约束，而不是使用任何量化正则化器，其中平滑量是可调整的。其次，在平滑投影和特征分布之间建立数学联系，以保持分布的一致性。进而提出了一种多语义信息融合方法，使hash码学习后能够保留更多的语义信息，从而加快训练收敛速度。其方法在在CIFAR-10、NUS-WIDE和ImageNet数据集上的大量实验表现良好。具体可查看[论文](https://ieeexplore.ieee.org/document/8648432/)。
+DSHSD主要创新点在于，在保证分布一致性的情况下消除差异。首先，作者利用平滑投影函数来放松离散约束，而不是使用任何量化正则化器，其中平滑量是可调整的。其次，在平滑投影和特征分布之间建立数学联系，以保持分布的一致性。进而提出了一种多语义信息融合方法，使hash码学习后能够保留更多的语义信息，从而加快训练收敛速度。其方法在在CIFAR-10、NUS-WIDE和ImageNet数据集上的大量实验表现良好。具体可查看[论文](https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8648432)。
 
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 <img src="../../images/deep_hash/DSHSD.png"  width = "400" />

docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/deep_hashing.md

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 # 哈希编码
 
-最近邻搜索是指在数据库中查找与查询数据距离最近的点，在计算机视觉、推荐系统、机器学习等领域中广泛使用。在`PP-ShiTu`中，输入图像经过主体检测模型去掉背景后，再经过特征提取模型提取特征，之后经过检索得到检索图像等类别。在这个过程中，一般来说，提取的特征是`float32`数据类型。当离线特征库中存储的`feature`比较多时，就占用较大的存储空间，同时检索过程也会变慢。如果利用`哈希编码`将特征由`float32`转成`0`或者`1`表示的二值特征，那么不仅降低存储空间，同时也能大大加快检索速度。
+最近邻搜索是指在数据库中查找与查询数据距离最近的点，在计算机视觉、推荐系统、机器学习等领域中广泛使用。在`PP-ShiTu`中，输入图像经过主体检测模型去掉背景后，再经过特征提取模型提取特征，之后经过检索得到输入图像的类别。在这个过程中，一般来说，提取的特征是`float32`数据类型。当离线特征库中存储的`feature`比较多时，就占用较大的存储空间，同时检索过程也会变慢。如果利用`哈希编码`将特征由`float32`转成`0`或者`1`表示的二值特征，那么不仅降低存储空间，同时也能大大加快检索速度。
 
 哈希编码，主要用在`PP-ShiTu`的**特征提取模型**部分，将模型输出特征直接二值化。即训练特征提取模型时，将模型的输出映射到二值空间。