cs231n----线性分类器

知乎原文链接 评分（score）函数：原始的图像数据到类别分值的映射 损失（loss）函数：量化预测分类标签的得分与真实类别之间一致性 这两个函数将配合实现最优化， 训练出最优的参数： 即在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。 线性分类器 f(xi,W,b)=Wxi+b f ( x i , W , b ) = W x i + b 线性函数 在编程的时候可以将b加入到W中，然后

>>阅读原文<<