神经网络基础：（1）得分函数 or 得分函数

最新推荐文章于 2025-04-10 22:47:21 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 神经网络 深度学习
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本文介绍了神经网络中得分函数的概念，特别是在10分类任务中的应用。每个像素点对应不同的权重参数，权重矩阵的优化是神经网络学习过程的核心。偏置参数起到微调作用，对每个类别独立调整。通过不断优化权重矩阵，神经网络寻找最适合任务的配置。

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比如任务想做一个10分类的分类器：要得到属于每个类别的得分，所以叫做得分函数。

 对于每个x它属于每一个类别的得分值。

上图中的猫是有像素点所决定的，他一共有32x32x3=3072个像素点；比如说猫耳朵或者猫眼睛以及图片中的背景对像素点的影响是不一样的。有些像素点对于他是猫起到促进作用，有些像素点对于他是猫，起到抑制作用；所以说每一个像素点它对应于当前像素点的重要程度是不一样的，在这里重要程度用w(权重参数)来表示，所以每个像素点也就是每个特征对应的权重参数w是不一样的，所以3072个像素点对应3072个权重参数，。 

单分类的权重参数是1x3071；

 10

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