CS231N最新课件3 （2019）

【CS231N最新课件3（2019）】是斯坦福大学的深度学习课程，由李飞飞、Justin Johnson和Serena Yeung三位教授主讲，重点介绍了深度学习中的卷积神经网络（CNN）基础知识。该课程特别适合对深度学习，特别是图像识别感兴趣的学员。2019年的版本提供了最新的教学内容。 课程涵盖了深度学习中的核心概念，如损失函数和优化技术。在深度学习中，损失函数是用来量化模型预测结果与实际目标之间的差距，它是训练过程中的关键组成部分。例如，1-NN（最近邻）和k-NN（K最近邻）分类器通过比较新样本与训练数据的相似性来做出预测，但它们在处理大规模数据时效率较低。相比之下，线性分类器（如f(x, W) = Wx + b）则通过权重W和偏置b对输入x进行加权求和，以实现分类。 为了改进线性分类器，我们需要定义一个能够度量我们对训练数据中预测分数不满意程度的损失函数。这个损失函数通常包括交叉熵损失或均方误差等，它反映了模型在预测时的错误程度。接着，我们会采用优化算法（如梯度下降法）来寻找最小化损失函数的参数W和b。优化过程的目标是使模型的性能达到最佳，从而提高其在未知数据上的泛化能力。 课程还提到了深度学习面临的挑战，例如光照变化、形变、遮挡、背景杂乱、同类内变异以及视角变化等。这些因素都可能导致图像识别的困难，因此，设计鲁棒的模型来应对这些挑战是深度学习研究的重要方向。 此外，作业1已在上周发布，截止日期为4月17日，项目提案的提交截止日期为4月24日。学员们被提醒要关注Piazza论坛上的公告，因为那里会有关于中期考试替代请求、Google Cloud信用等重要信息的更新。 CS231N的这堂课深入浅出地讲解了深度学习的基础，特别是卷积神经网络在图像识别任务中的应用。通过学习，学生将掌握如何定义和优化损失函数，以及如何构建能够适应复杂视觉问题的模型。这不仅有助于理解深度学习的基本原理，也为解决实际问题提供了必要的工具和方法。