文件名称:
深度学习之图像分类—-多分类支持向量机（Multi-SVM）与softmax分类
开发工具:
文件大小: 259kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：本文学习自该大V
概述:
由于KNN算法的局限性,我们需要实现更强大的方法来实现图像分类，一般情况下该方法包含两个函数，一是评分函数(score function)，它是原始图像到每个分类的分值映射，二是损失函数(loss function)，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签的一致性的。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的值,从而使得我们找到一个更好的评分函数(参数W)。
从图像到标签分值的参数化映射
评分函数将图像的像素值映射为各个类别的得分,得分越高说明越有可能属于该类别。
评分函数:
我们定义一个简单的函数映射:$ f(x_i
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