(Review cs231n)loss function and optimization
分類器需要在識別物體變化時候具有很好的魯棒性(robus) 線性分類器（linear classifier）理解爲模板的匹配，根據數量，表達能力不足，泛化性低；理解爲將圖片看做在高維度區域 線性分類器對這個區域進行染色。 loss function 衡量預測結果的不理性程度，並基於損失函數優化weight， 使損失函數最小，達到在訓練集的理想結果。 Multiclass SVM loss
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