深度学习笔记（一）线性分类器（基础知识）
声明，这个系列基本是我自己的一些学习过程，方便我自己后期复习的！ 1.线性分类器 线性分类器主要由两个部分组成： 一个是评分函数（score function），它是一个从原始图像到类别分值的映射函数。 另一个是损失函数（loss function）也叫代价函数（cost ...
原文：深度学习—线性分类器理解
我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数 score function ，它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数 loss function ，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。 ...
2018-05-09 19:50 0 1417 推荐指数：
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