【cs231n作业笔记】二：SVM分类器

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【cs231n作业笔记】二：SVM分类器

可以参考:cs231n assignment1 SVM 完整代码 231n作业多类 SVM 的损失函数及其梯度计算(最好)https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119 (也不错) 作业部分: 完成结构化SVM的损失梯度的理论计算完成梯度计算的循环形式的代码 svm_loss_naive 完成向量化梯度计算的代码 svm_loss_vectorized 完成随机梯度下降法的代码,在linear_classifier.…

【cs231n作业笔记】一：KNN分类器

安装anaconda,下载assignment作业代码作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出图像分类目标:已有固定…

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:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有…

cs231n学习笔记（二）图像分类

图像分类可说是计算机视觉中的基础任务同时也是核心任务,做好分类可为检测,分割等高阶任务打好基础. 本节课主要讲了两个内容,K近邻和线性分类器,都是以猫的分类为例. 一. K近邻以猫的分类为例,一张含有猫的图片,也不过就是一堆像素点问题就在于给你一堆点,如何判断出是一只猫,在很久很久以前,这还真是个超级难题,何况不同的猫,像素点完全不一致具体来说可有以下几种光照,目标的形变,遮挡,背景杂乱,类内差异等等. 如何利用K近邻算法解决这一问题呢,K近邻,就是将你要判别…

CS231n课程笔记翻译8：神经网络笔记 part3

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下内容列表: 梯度检查合理性(Sanity)检查检查学习过程损失函数训练集与验证集准确率权重:更新比例每层的激活数据与梯度分布可视化译者注:上篇翻译截止处参数更新一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法学习率退火二阶方…

CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布

CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络.该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程.需要注意的是,目前大家说CS231n,大都指的是2016年冬季学期(一月到三月)的最新版本. 课程描述:请允许我们引用课程主页上的官方描述如下. 计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索.图像理解.手机应用.地图导航.医疗制药.无人机和无人驾驶汽车等领…