斯坦福cs231n课程记录——assignment1 SVM

最新推荐文章于 2024-01-20 22:04:36 发布
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#SVM

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  • SVM原理
  • 某些API解释
  • SVM实现
  • 作业问题记录
  • SVM优化
  • SVM运用
  • 参考文献

一、SVM原理

线性SVM分类是给每一个样本一个分数，其正确的分数应该比错误的分数大。在实际分类中，为了提高分类器的鲁棒性，我们希望正确的分数比错误的分数大得多一些，其差值为\Delta，如图1-1所示，我们希望car的所有样本离红线更远一些（箭头方向）。该损失函数则为Hinge损失函数，其公式如下：

                                                                       L_{i} = \sum_{j\neq y_{i}} max(0,S_{j} - S_{y_{i}} + \Delta )

                                                                            S_{i} = f(x_{i};W)=Wx_{i}

其中，L_{i}为第i个样本的损失函数，S_{j}为第i个样本的错误分类标签的分数，S_{y_{j}}为第i个样本的正确分类标签的分数。在这里\Delta设为1。

图1-1
 图 1-1​

训练总体损失函数为：

                                                                     &

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深度学习 --- stanford cs231 编程作业(assignment1，Q2: SVM分类器)
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lhppom
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斯坦福cs231n课程记录——assignment2 FullyConnectedNets
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CS231n——Assignment1 SVM
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04-11 1685
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CS231N assignment1 SVM
liudiudiu
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本节作业的难点主要是svm的梯度向量的求解，在完成作业的时候找了大量的资料才求解出来。首先是矩阵求导的问题，我是参考以下博客： http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在这作业中我们只需要用到以下公式 d(xT∗A/dx=AT)d(x^{T}*A/dx=A^{T})下面是损失函数的公式： Li=∑j!=yi[max(0,wTjxi−w
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