cs231n----線性分類器

知乎原文鏈接 評分（score）函數：原始的圖像數據到類別分值的映射 損失（loss）函數：量化預測分類標籤的得分與真實類別之間一致性 這兩個函數將配合實現最優化， 訓練出最優的參數： 即在最優化過程中，將通過更新評分函數的參數來最小化損失函數值。 線性分類器 f(xi,W,b)=Wxi+b f ( x i , W , b ) = W x i + b 線性函數 在編程的時候可以將b加入到W中，然後

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