cs231n-----------1、KNN和線性分類、SVM和Softmax損失函數

計算機視覺相關課程 使用KNN分類CIFAR-10,32*32像素 L1曼哈頓距離 最近鄰分類圖片的問題：數據噪聲失真 L2：歐式距離 超參數選擇 還有就是深度學習中不常用的交叉驗證 KNN做圖像分類的缺點 KNN的維度災難 線性分類模型：爲每個類別學習到一個模板 線性分類器的弊端 損失函數 多分類SVM的合頁損失函數 Softmax損失函數 優化器：梯度下降 深度學習沒有特徵提取

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