cs231n筆記（二） 最優化方法

回顧上一節中，介紹了圖像分類任務中的兩個要點：  假設函數。該函數將原始圖像像素映射爲分類評分值。  損失函數。該函數根據分類評分和訓練集圖像數據實際分類的一致性，衡量某個具體參數集的質量好壞。 現在介紹第三個要點，也是最後一個關鍵部分：最優化Optimization。最優化是尋找能使得損失函數值最小化的參數 W 的過程，一旦理解了這三個部分是如何相互運作的，我們將會回到第一個要點，然後將其拓展爲

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