神经网络与深度学习——图片分类（CS231n）
图片分类任务 计算机视觉的核心任务 挑战 计算机看到的是像素数值，如 800×600×3的数据，当一只猫图片的时候，像素值也会变化 如背景影响、光照、形变、遮挡等 机器学习 数据驱动 输入：手机图片和标签数据 学习：使用机器学习训练分类器 评测：在一张新图片上判断 最近邻算法（KNN） 训练过程：记忆训练数据 测试过程：对每一张测试图片，找到最邻近的训练图片，读取其标签 复杂度 对于n张图片，训练
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