(Review cs231n)loss function and optimization
分类器需要在识别物体变化时候具有很好的鲁棒性(robus) 线性分类器（linear classifier）理解为模板的匹配，根据数量，表达能力不足，泛化性低；理解为将图片看做在高维度区域 线性分类器对这个区域进行染色。 loss function 衡量预测结果的不理性程度，并基于损失函数优化weight， 使损失函数最小，达到在训练集的理想结果。 Multiclass SVM loss
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