cs231n-assignment1
官方链接
https://cs231n.github.io/assignments2022/assignment1/
目标:
在这个作业中,你将练习组合一个基于k近邻或SVM/Softmax分类器的简单图像分类管道。本次作业的目标如下:
- 了解基本的图像分类流程和数据驱动方法(训练/预测阶段)。
- 理解train/val/test拆分以及使用验证数据进行超参数调优。
- 熟练使用numpy编写高效的向量化代码。
- 实现并应用k近邻(kNN)分类器。
- 实现和应用一个多类支持向量机(SVM)类
- 实现并应用Softmax分类器。
- 实现并应用一个两层神经网络分类器。
- 理解这些分类器之间的差异和权衡。
- 通过使用相对于原始像素的高级表示,对性能改进有一个基本的理解,例如颜色直方图,定向梯度直方图(HOG)特征等。
代码在pycharm中
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本文来自博客园,作者:JaxonYe,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/yechangxin/articles/16560046.html
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