feifeiziPro的博客

现有一组训练集，总共有20张图像，10张猫的和10张狗的，训练集总共有两类，现在输入一张图像，需要你判断它是猫还是狗？我们可以把输入图像与训练集中的20张进行比较，计算两张图像之间的差距，从训练集中得到一张和输入图像距离最小的图像，这个图像属于什么类别，输入便判断为什么类别。图像在计算机中是用矩阵来进行存储的，如一4x4的图像，它有16个像素，对于彩色图像来说，每一个像素都有RGB三个通道，灰度图像则只有一个通道，也就是说彩色图像是以（4，4，3）这样的三维矩阵的形式储存在计算机中。............

这里我们使用SVM损失函数，对于一个3类别3样本的训练集来说，损失函数L=（第一个样本通过线性分类器得到了3个值，取这个样本真实类别对应的值Yi与另外两个值Yj和Yk比较，如果Yi>=Yj+1（1可以取其他值，代表运行的误差范围）则加0，否则加Yi-Yj+1，Yi和Yk也一样比较+第二个样本······）/样本数。我们的最终目的是得到输入图像的正确类别，所以我要设置一个损失函数L，去计算我们现在的w和目标之间的差距，差距越大，代表w越不好，通过损失函数L去调整w，得到一个L值最小的w。...