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L03-损失函数和优化1
L03-损失函数和优化1
计算机视觉
支持向量机
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Computer Vision
Lectur
e 3:
损失函数和优化
第一次作业
•
KNN
，
SVM/softmax
分类器，
2-
layer NN
，
high
-
level feature
•
Deadline: 10
月
18
日
•
Submission
：
生成
5
个
pdf
https://
works
pace.jianguoyu
n.com/inbox/collect/3788
4464eac745
79a9da
4be98d532b
0b/sub
mit
2
illuminat
ion
backgro
und clu
tter
occlusion
deformati
on
L02-
图像分类
3
一组
[0, 255]
的数字
狗
Semantic
Gap
CIFAR
-10
kNN
LC
线性分类器的参数
4
1.5
1.3
0.2
-0.5
2.1
0.0
0.1
2.0
0.0
0.25
0.2
-0.3
56
231
24
2
W
x
+
3.2
1.1
-1.2
=
437.9
-96.8
61.95
狗分数
猫分数
狼分数
W
0
从模型输出分数的好坏反
推参数的好坏
定义一个衡量输出分数好
坏的函数：
损失函数（目
标函数）
设计一个反推好参数的方
法，即能够最小化损失函
数的计算方法：
优化
损失函数
5
假定训练集有
个图片（这里
=
4
），经过
线性分类器
(
,
)
计算后分别得到如上分数
训练集
{(
,
)}
为第
个图片，
为它的类别标签
(
,
)
为第
个图片的输出分数
损失函数
第
条数据的损失函数
=
(
,
,
)
训练样本总体损失
=
狗分数
猫分数
狼分数
7.9
5.8
-1.9
3.3
-0.8
6.5
-1.1
3.4
2.5
2.3
1.5
4.4
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