cs231n_lecture 3_损失函数和最优化

上一课讲到了图像识别面临的种种挑战： 在计算机看到的数据和人眼理解的图像之间存在着一条鸿沟，提出了用data-driveen的方法进行识别，学习了kNN。 在学习神经网络之前，我们要先学习线性分类器作为基础（building block）。 接上节课的线性分类器，假设一张图片x是32*32*3的，先reshape成一行，与各类的权重W（一个参数矩阵）相乘，在加上一个bias，得到判决为各类的分数，

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