2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（三）——損失函數和優化

第三章 損失函數和優化 課時1 損失函數     在上一章的課程中，我們討論了識別問題，並嘗試了數據驅動的方式，講到了圖像分類的難點在哪裏；同時討論了K近鄰分類器以便作爲介紹數據驅動理念的一個簡單例子，最後還討論了交叉驗證以及如何把數據劃分爲訓練集、驗證集和測試集來設置超參數，線性分類作爲我們引入神經網絡的第一項基石。     這一節中我們將解決：如何給數據集選擇一個正確的權重W以及怎麼用訓練數據

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