cs231n笔记（二） 最优化方法

回顾上一节中，介绍了图像分类任务中的两个要点：  假设函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值。  损失函数。该函数根据分类评分和训练集图像数据实际分类的一致性，衡量某个具体参数集的质量好坏。 现在介绍第三个要点，也是最后一个关键部分：最优化Optimization。最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数 W 的过程，一旦理解了这三个部分是如何相互运作的，我们将会回到第一个要点，然后将其拓展为

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