cs231n筆記 （一） 線性分類器
Liner classifier 線性分類器用作圖像分類主要有兩部分組成：一個是假設函數, 它是原始圖像數據到類別的映射。另一個是損失函數，該方法可轉化為一個最優化問題，在最優化過程中，將通過更新假設函數的參數值來最小化損失函數值。 從圖像到標簽分值的參數化映射：該方法的第一部分就是定義 ...
原文：cs231n筆記：線性分類器
cs n線性分類器學習筆記，非完全翻譯，根據自己的學習情況總結出的內容： 線性分類 本節介紹線性分類器，該方法可以自然延伸到神經網絡和卷積神經網絡中，這類方法主要有兩部分組成，一個是評分函數 score function ：是原始數據和類別分值的映射，另一個是損失函數：它是用來衡量預測標簽和真是標簽的一致性程度。我們將這類問題轉化為優化問題，通過修改參數來最小化損失函數。 首先定義一個評分函數，這 ...
2016-11-12 23:13 0 1741 推薦指數：
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