CS231n之线性分类器 斯坦福CS231n项目实战(二):线性支持向量机SVM CS231n 2016 通关 第三章-SVM与Softmax cs231n:assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier cs231n线性分类器作业:(Assignment 1 ): 二 训练一个SVM: steps: 完成一个完全向量化的SVM损失函数 完成一个用解析法向量化求解梯度的函数 再用数值法计算梯度,验证解析法求得结果 使用验证集调优学习率与正则化强度

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.

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

cs231n2016冬季课程作业完成,在原先的基础上进行了翻译和中文注释,同时增加了16之后版本的部分新作业文件,已经全部跑通,需要的欢迎自取. 斯坦福大学的 CS231n(全称:面向视觉识别的卷积神经网络)一直是计算机视觉和深度学习领域的经典课程,每年开课都吸引很多学生.这门课由AI圈领军人李飞飞老师亲自设计教学,专注深度学习在计算机视觉领域的应用,内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节,质量和内容都非常之高. github地址:https://github.com/hanlulu1998

batch normalization in tensorflow requires this extra dependency 为什么加上这两句? extra_update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) with tf.control_dependencies(extra_update_ops): train_step = optimizer.minimize(mean_loss)

原文: http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档,整理了下自己的理解,重新格式化了公式如下,以便以后查阅. 注意下面的损失函数都是在单个样本上计算的,粗体表示向量,否则是标量.向量的维度用 N 表示. nn.L1Loss loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失. los

一.问题描述 网上绝大多数作业参考都是在jupyter下运行的,数据集载入过程一般如下: from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 #导入数据集,并打印出数据集相关参数以确定是否加载成功 cifar10_dir = 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py' #数据集地址(获取数据集的脚本) #删除以前可能导入的数据,若之前未导入数据,则直接pass #try...except...为解决异常的语句,参见https://

第二个作业难度很高,但做(抄)完之后收获还是很大的.... 一.Fully-Connected Neural Nets 首先是对之前的神经网络的程序进行重构,目的是可以构建任意大小的全连接的neural network,这里用模块化的思想构建整个代码,具体思路如下: #前向传播 def layer_forward(x, w): """ Receive inputs x and weights w """ # 做前向计算 z = # 需要存储的中间

CS231n的课后作业非常的好,这里记录一下自己对作业一些笔记. 一.第一个是KNN的代码,这里的trick是计算距离的三种方法,核心的话还是python和machine learning中非常实用的向量化操作,可以大大的提高计算速度. import numpy as np class KNearestNeighbor(object):#首先是定义一个处理KNN的类 """ a kNN classifier with L2 distance """

在完成SVM作业的基础上,Softmax的作业相对比较轻松. 完成本作业需要熟悉与掌握的知识: cell 1 设置绘图默认参数 mport random import numpy as np from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default s

作业内容,完成作业便可熟悉如下内容: cell 1  设置绘图默认参数 # Run some setup code for this notebook. import random import numpy as np from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt # This is a bit of magic to make matplotlib figures appear inline

KNN作业要求: 1.掌握KNN算法原理 2.实现具体K值的KNN算法 3.实现对K值的交叉验证 1.KNN原理见上一小节 2.实现KNN 过程分两步: 1.计算测试集与训练集的距离 2.通过比较label出现比例的方式,确定选取的最终label 代码分析: cell1 - cell5 对数据的预处理 cell6创建KNN类,初始化类的变量,此处是传递测试数据和训练数据 cell7实现包含两个循环的KNN算法: 通过计算单一的向量与矩阵之间的距离(在之前的cell中,已经将图像转换成列:32*3

Saliency Maps 这部分想探究一下 CNN 内部的原理,参考论文 Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps. 一般我们反向传播 CNN 的时候,是可以得到图片的梯度(Image Gradient)的,但是因为网络要学习的参数是权重 W,因此都不会用到这个梯度.这篇论文可视化了一下图片的梯度,称作是 saliency map,发现其实是网络对不

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解 单个RNN神经元行为 括号中表示的是维度 向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden

笔记目录: 1. CS231n--图像分类(KNN实现) 2. 待更新... 3. 4.

一.参数更新策略     1.SGD 也就是随机梯度下降,最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数(因为梯度指向的是上升方向,但是我们通常希望最小化损失函数).假设有一个参数向量x及其梯度dx,那么最简单的更新的形式是: x += - learning_rate * dx 其中learning_rate是一个超参数,表示的是更新的幅度.这是一个重要的参数,lr过大可能会出现loss异常的情况,过小会使训练时间过长,后面也会介绍lr参数更新的一些trick. 2. Momentum  又被成为动量

Dropout的作用: cell  1 - cell 2 依旧 cell 3 Dropout层的前向传播 核心代码: train 时: if mode == 'train': ########################################################################### # TODO: Implement the training phase forward pass for inverted dropout. # # Store the

BN层在实际中应用广泛. 上一次总结了使得训练变得简单的方法,比如SGD+momentum RMSProp Adam,BN是另外的方法. cell 1 依旧是初始化设置 cell 2 读取cifar-10数据 cell 3 BN的前传 # Check the training-time forward pass by checking means and variances # of features both before and after batch normalization # Sim

要求:实现任意层数的NN. 每一层结构包含: 1.前向传播和反向传播函数:2.每一层计算的相关数值 cell 1 依旧是显示的初始设置 # As usual, a bit of setup import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cs231n.classifiers.fc_net import * from cs231n.data_utils import get_CIFAR10_data from

cell 1 显示设置初始化 # A bit of setup import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cs231n.classifiers.neural_net import TwoLayerNet %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots plt.rcParams['image.i