笔记链接

cs231n系列所有图片笔记均拷贝自网络,链接如上,特此声明,后篇不再重复。

计算机视觉历史

总结出视觉两个重要结论:1.基础的视觉神经识别的是简单的边缘&轮廓2.视觉是分层的

数据驱动图像分类

KNN近邻分类器

这个分类器本身没什么好说的,但是讲师引入了一个很重要的概念:超参数调优总结:使用验证集在训练中调优,而不是测试集,测试集只在模型已经选定的时候才使用这里是使用k做超参数,但是实际中很多超参数是在训练过程中要使用的,所以感觉不同模型具体实施办法还有待商榷,不过要义是一样的

线性分类器

线性分类器内在逻辑:

在高维空间理解参数W和b的意义:

图像预处理过程引入:

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