CS231 線性分類

線性分類 k-Nearest Neighbor分類器的不足 分類器必須記住所有訓練數據並將其存儲起來，以便於未來測試數據用於比較。這在存儲空間上是低效的，數據集的大小很容易就以GB計。 對一個測試圖像進行分類需要和所有訓練圖像作比較，算法計算資源耗費高。 評分函數和損失函數 評分函數：原始圖像數據到類別分值的映射 損失函數：用來量化預測分類標籤的得分與真實標籤之間一致性的 從圖像到標籤分值的參數化

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