SVM vs. Softmax

linear classification 上节中简单介绍了图像分类的概念,并且学习了费时费内存但是精度不高的knn法,本节我们将会进一步学习一种更好的方法,以后的章节中会慢慢引入神经网络和convolutional neural network.这种新的算法有两部分组成: 1. 评价函数score function,用于将原始数据映射到分类结果(预测值): 2. 损失函数loss function, 用于定量分析预测值与真实值的相似程度,损失函数越小,预测值越接近真实值. 我们将两者结合,损失

CS231N-线性回归+svm多分类+softmax多分类 计算机视觉 这一部分比较基础,没有太多视觉相关的.. 1.线性回归 假定在著名的 CIFAR10数据集上,包含10类数据.每类数据有10000条? 目标是输入一个图片,通过模型给出一个label.线性回归的思想就是 得到到F(x)作为某个类别的分数.那么针对每个可能的label都经过一个线性函数输出一个分值,那么我们选最大的其实就是最有可能的分数. 为什么这么做是合理的? 角度1: 每个种类一个 template,每个线性函数的W的训练

原文地址:http://cs231n.github.io/linear-classify/ ############################## 内容列表: 1．介绍线性分类器 2．线性成绩函数 3．解释一个线性分类器 4．损失函数 4.1．多类支持向量机 4.2 . Softmax分类器 4.3 . 支持向量机 vs Softmax 5．线性分类器的交互式web例子 6．总结 ###############################################3 Linear

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年4月 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51253274 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51253526 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 特别鸣谢:北京大学焦剑博士对Recurrent Neural Networks Tutorial part1一文的翻译和部分内容提供 1.引言 在离人工智

本文是stanford大学课程:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 的一些笔记与第一次作业.主要内容为简单(多类)分类器的实现:KNN, SVM, softmax. softmax与SVM的一点区别,其中一张PPT说明: KNN部分框架都给出,只需要补充L2距离的实现: 1 import numpy as np 2 3 class KNearestNeighbor: 4 """ a kNN classifi

http://closure11.com/rcnn-fast-rcnn-faster-rcnn%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E4%BA%8B/ 首先看fast r-cnn这篇论文,中间加入了有些博友的想法. 问题 目标检测主要面临两个问题:过多的候选位置(proposals):必须由这些粗略的候选位置中选出准确的位置. 这篇论文将学习目标proposals分类和精确定位结合起来. 1. R-CNN和SPPnet存在的问题 (1)R-CNN的问题 训练需要多阶段:先用Co

http://cs231n.github.io/transfer-learning/ 一 概念: (1)learning from scratch  即学一个CNN网络with random initialization (2)  在新的学习任务中,可以利用现有训练好的imagenet网络提取特征,去掉最后一个分类的全连接层,在classifier层之前提取4096维的特征,这些特征称为CNN code (3)在CNN网络结构中,前面的卷积层保留更多的普遍特征 generic features(

Linear Classification 在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较消耗存储空间:第二就是要遍历所有的训练样本,这种逐一比较的方式比较耗时而低效. 现在,我们要介绍一种更加强大的图像分类模型,这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Networks(CNN),这个模型有两个重要的组成部分,一个是score function,将原始