tip:老师语速超快...痛苦= = 线性分类器损失函数与最优化 \(Multiclass SVM loss: L_{i} = \sum_{j \neq y_{i}} max(0,s_{i}-s_{y_{i}}+1)\) \(Loss = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} L_{i}\) Q1: what if the sum was instead over all classes(j = yi)? A1:在计算中,我们可以知道这个没有意义,在公式中相当于加上了1,因为yi
1 #CS231n中线性.非线性分类器举例(Softmax) #注意其中反向传播的计算 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 100 # number of points per class D = 2 # dimensionality K = 3 # number of classes X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (each row
这是个人学习时跑的代码,结果就不贴了,有需要的可以自己运行,仅供参考,有不知道的可以私下交流,有问题也可以联系我.当然了我也只能提供一点建议,毕竟我也只是初学者 第一个页面 # -*- coding: utf-8 -*- #previous row is a way to use chinesefrom sklearn import datasetsfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn import p
转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 Limit of Linear Model 实际要调整的参数很多 如果有N个Class,K个Label,需要调整的参数就有(N+1)K个 Linear Model不能应对非线性的问题 Linear Model的好处 GPU就是设计用于大矩阵相乘的,因此它们用来计算Linear Model非常effic