- 博客(3)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 CS231n 3
线性分类 这节将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络。这种方法主要有两部分组成——一是评分函数（是原始图像数据到类别分值的映射），一是损失函数（用来量化预测分类标签的的分布与真实标签之间的一致性）。该方法可以转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。 评分函数 该函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分，得分高低代表图像属于该类别的可能性高低。 图像数据预处理，在图像分类的例子中，图像上每个像素乐意看作是一个特征，在
2021-02-10 15:10:29
105
原创 CS231n 2
图像分类笔记 图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。 【图像是以三维数组来表示，数组中的元素是亮度值】 难点：视角变化、大小变化、形变、遮挡、光照条件、背景干扰、类内差异 图像分类（输入一个元素为像素值的数组，然后给它分配一个分类标签） 流程：1.输入（包含N个图像的集合，每个图像的标签是k种分类标签中的一种，这个集合称为训练集）2.学习（一般称为训练分类器或学习一个模型）3.评价（让分类器来预测它未曾见过的图像的分
2021-02-09 20:31:07
110
原创 1-CS231n
CS231nのPython 大致扫一眼笔记，这节主要是大致介绍一下python语言及其一些高效的库——numpy scipy matplotlib python python是一种高级的、动态类型的多范型编程语言 eg.python实现quicksort快速排序算法的简洁过程： def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) / 2] left = [x for x in
2021-02-08 16:04:10
148
空空如也
对抗网络数据扩增生成图像噪点过多
2022-04-04
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人