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2線性分類器基本原理-2.2線性分類器之SVM和折葉損失(Hinge Loss)
時間 2021-01-15
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圖像分類器模型的整體結構: 損失函數: 從上一節定義了圖像像素值到所屬類別的評分函數(score function),該函數的參數是權重矩陣W。在函數中,數據 (xi,yi) 是給定的,不能修改。但是我們可以調整權重矩陣這個參數,使得評分函數的結果與訓練數據集中圖像的真實類別一致,即評分函數在正確的分類的位置應當得到最高評分(score)。 回到之前那張貓的圖像分類例子,它有針對貓、狗、船三個類別
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