cs231n Assignment 1# KNN详细答案及总结

最新推荐文章于 2022-08-24 11:15:55 发布

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#深度学习 #python

本文详细介绍了KNN（K-Nearest Neighbors）分类器的基本思路和超参数，包括距离计算方法和K的选择。通过实例展示了两层循环和一层循环的实现方式，探讨了numpy的广播机制在优化中的应用。此外，还讨论了交叉验证在确定超参数K中的作用，以及使用arg系函数进行预测值的确定。

Assignment 1# KNN

KNN分类器简介

基本思路：

首先将目标图片（33232）伸展为一维的目标向量向量，然后比较目标向量和训练集中所有样本向量的“”距离“。找出其中距离最小（最相似）的K个样本，找到这些样本所属类别。找出其中最多的作为预测值。

超参数：

这是无监督学习的模型。没有参数，只有距离度量方法和K（近邻数目）两个超参数。通过在dev set 上 cross validation 获得。
cross validation 一般是直接拆训练集进行practice，但是这里也讲了对于小规模数据可以采用k-fold calidation。但总而言之k-fold 一般不用，因为计算复杂性较高。
L1和L2距离。

### Pros and Cons Pros：便于理解，算法简单。 Cons: 1. 高维数据距离难以理解，counter-intuitive。很多时候和人类对相似的理解相违背。

2. 需要存储所有的训练集，存储消耗大。相比之下，SVM softmax分类器训练之后可以舍弃训练集。 3. 每一个目标图像都要和所有数据集图像一一比较。计算消耗大。有相应的改进。ANN通过pre processing 来 trade off correctness with space/time complexity.

Part One

计算testset 和training set之间的距离。在=1 以及K=5条件下分别进行test set的判断，计算准确率。
其中X 作为test_set形状为（500,3072）
self.X_train 作为training_set形状为（5000,3072）
dist作为距离，形状为（500，5000）
其中500，5000为样本数目。
3072=33232为样本向量长度。也就是（500，3072）每一行是一张展开成（1，3072）的图片向量。

核心代码在于距离的计算，就是一个切片：

Two loop version

def compute_distances_two_loops(self, X):
	 num_test = X.shape[0]
     num_train = self.X_train.shape[0]
     dists = np.zeros((num_test, num_train))
     for i in range(num_test):
         for j in range(num_train):
             dists[i][j]=np.sqrt(np.sum((np.square(X[i,:]-self.X_train[j,:]))