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CNN学习笔记(一)——线性分类

CNN学习笔记(一)——线性分类

作者: 拖拉机的音响 | 来源:发表于2016-05-05 20:26 被阅读666次

1.分数函数

W为权重矩阵,Xi是数据输入,b为偏置。

例如:

我们就可以根据分数函数来对目标进行分类。如果图像在某个维度超过一定的阈值,则认为该图像为某物体。

例如:

上图中,将在某一条线外的图片认定为某一类。这就实现了对训练图像的分类。

2.代价函数(Loss function/Cost function/objective)

由分数和标签来确定代价值,即在用训练图片的分数和标签得到代价函数值。对于代价函数,我们可以利用多重支持向量机(Multiclass SVM)得到。


上式为Multiclass SVM Loss的表达式。

例如:

13为Yi=0的函数值,将函数值与其不一样的-7,11与Yi做差,得到的值再与偏置(此例中偏置取10)。

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