cs231n-assignment1

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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:

1. 了解基本的图像分类流程和数据驱动方法(训练/预测阶段)。
2. 理解train/val/test拆分以及使用验证数据进行超参数调优。
3. 熟练使用numpy编写高效的向量化代码。
4. 实现并应用k近邻(kNN)分类器。
5. 实现和应用一个多类支持向量机(SVM)类
6. 实现并应用Softmax分类器。
7. 实现并应用一个两层神经网络分类器。
8. 理解这些分类器之间的差异和权衡。
9. 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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