線性分類器損失函數與最優化

SVM損失函數的定義： 對於貓來說，期待中其他種類的預估評分不應該大於2.2，否則損失函數就不爲0了。2.9則表示該結果不理想的程度。 對每一張測試圖片進行損失函數的計算之後得：平均損失函數 對於不同的權重矩陣W可能都會使損失函數爲零。那麼如何確認矩陣W呢？（使用正則化） 正則化是爲了權衡你的訓練損失和你用於測試集的泛化損失。所以正則化是一系列通過損失來使目標相加的技術。使得W滿足某種形式。她可能

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