cs231n课程笔记

最新推荐文章于 2025-06-03 09:11:45 发布

原创

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#CNN #CV #深度学习 #cs231n

课程链接

课程主页：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html，包括笔记、ppt和代码
2017课程：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004697005
2016课程：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004697005
code：http://cs231n.github.io/

图像分类 Image Classification

图像分类问题的挑战来自于以下几个方面：

视角变化
尺度变化
变形
遮挡
光照变化
识别物体与背景类似
同一类中物体之间差异很大

在这里插入图片描述

NN & KNN

介绍了Nearest Neighbor Algorithm和K-Nearest Neighbor Algorithm。K起到平滑作用，K越大，越能抑制离群点。这两种方法不用训练，但在推断过程慢。适合低维数据，不适合用于图像分类。
Validation Set是用来调整超参数的。

Linear Classification

主要由Score Function 和 Loss Function 构成。

Score Function

通过线性变换得到图片是某类的score：
在这里插入图片描述
对于CIFAR-10来说，有10个类别，每张图片为3x32x32=3027的大小，所以W的维度为10x3027，可以将W认为是10个Linear Classifier，每一行是一个独立的Classifier。
强调了数据处理的重要性，对于图片，一般要进行0均值。

Loss Function

Multiclass Support Vector Machine Loss：又被称为 Hinge Loss。惩罚函数与那些 score > (真值的类的score-阈值) 的类有关

在这里插入图片描述
阈值delta一般设为1，因为W是可以缩放的，所以delta的取值其实没有太大含义。

Regulation 正则化
一方面原因是W是可以缩放，另一方面考虑模型的泛化性能，加入正则化项。常用的有L1和L2，L1会使权重稀疏，L2会出现max margin property（目前还没有搞太清楚）。
正则化的另一种解释是，光滑权重，使得分类器尽可能考虑更多输入数据的信息。以下图为例
在这里插入图片描述

Softmax Classifier
也属于线性分类器，无非是Loss函数使用Softmax函数。
在这里插入图片描述
Softmax Loss与Hinge Loss区别在于，Softmax对于所有错误的类进行惩罚，无论其分数多低。

线性分类器可视化链接：http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify/

Optimization
SGD：Stochastic Gradient Descent

Back Propagation
在BP中，乘法操作会有交换梯度的感觉。例如 f(x,y)=xy， ▽f = [y, x]。当x>>y时，x方向的梯度<<y方向的梯度，这意味着较小值对应较大的梯度，而较大值对应较小的梯度。在神经网络中，x代表权重，y代表输入的数据。当y增大100倍时，x的梯度也会增大100倍，这样就需要减小学习步长。这就是要数据进行预处理的一个原因。
在这里插入图片描述
Vector, Matrix, and Tensor Derivatives：http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf