cs231n_lecture 3_損失函數和最優化

上一課講到了圖像識別面臨的種種挑戰： 在計算機看到的數據和人眼理解的圖像之間存在着一條鴻溝，提出了用data-driveen的方法進行識別，學習了kNN。 在學習神經網絡之前，我們要先學習線性分類器作爲基礎（building block）。 接上節課的線性分類器，假設一張圖片x是32*32*3的，先reshape成一行，與各類的權重W（一個參數矩陣）相乘，在加上一個bias，得到判決爲各類的分數，

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