摘要：
这个作业是讨论对图像像素进行进一步计算得到的特征来训练线性分类器是否可以提高性能。 对于每张图，我们会计算梯度方向直方图(HOG)特征和用HSV（Hue色调，Saturation饱和度,Value明度）颜色空间的色调特征。把每张图的梯度方向直方图和颜色直方图特征合并形成我们最后的特征向量。 HOG大 阅读全文
posted @ 2018-12-26 16:24
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摘要：
网络设置： 两层的神经网络，第一层激活函数为Relu，第二层用softmax输出分类概率。使用随机梯度下降来训练。 neural_net.py from __future__ import print_function import numpy as np import matplotlib.pyp 阅读全文
posted @ 2018-12-26 15:42
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摘要：
Softmax简介： Softmax分类器也叫多项Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）。 对公式的理解：首先将一个负数x通过指数变成整数，求它的概率分布也就是每部分除以总和。 损失函数 即交叉熵损失函数(cross entroy) softmax.p 阅读全文
posted @ 2018-12-26 14:34
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摘要：
SVM介绍 linear_svm.py linear_classifier.py 使用随机梯度下降来训练 from __future__ import print_function import numpy as np from cs231n.classifiers.linear_svm impor 阅读全文
posted @ 2018-12-26 14:09
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