cs231n笔记：线性分类器
cs231n线性分类器学习笔记，非完全翻译，根据自己的学习情况总结出的内容： 线性分类 本节介绍线性分类器，该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中，这类方法主要有两部分组成，一个是评分函数(score function)：是原始数据和类别分值的映射，另一个是损失函数：它是用来衡量预测 ...
原文：cs231n笔记 （一） 线性分类器
Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成：一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射。另一个是损失函数，该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值。 从图像到标签分值的参数化映射：该方法的第一部分就是定义一个评分函数，这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分，得分高低代表图像属于该类别的可能性高低。下面会利 ...
2016-09-13 19:12 0 8509 推荐指数：
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