文件名称：颜色分类leetcode-cs231n:用于视觉识别作业的斯坦福CS231n卷积神经网络
文件大小：36.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 16:46:43
系统开源
颜色分类leetcode 用于视觉识别作业的斯坦福 CS231n 卷积神经网络 笔记： 某些功能可能需要安装编译器； （Visual Studio C++ 编译器、GCC、clang） 代码库存储在单独的分配目录中； ipython notebooks 用于运行和显示结果； 在每个分配目录中都有一系列小的 Python 模块（处理功能实现，请参阅 参考资料）； 在每个分配目录中都有一个数据集目录，其中包含一系列用于下载图像的脚本（请参阅 参考资料） 从 ： 在本作业中，您将练习基于 k-最近邻或 SVM/Softmax 分类器组合一个简单的图像分类管道。 分配的工作流程在 中详细说明。 本次任务的目标如下： 了解基本的图像分类管道和数据驱动方法（训练/预测阶段） 了解训练/验证/测试分割以及验证数据用于超参数调整的使用。 熟练使用 numpy 编写高效的矢量化代码 实现并应用 k-最近邻 (kNN) 分类器 实现并应用多类支持向量机 (SVM) 分类器 实现并应用 Softmax 分类器 实现并应用两层神经网络分类器 了解这些分类器之间的差异和权衡 通过使用比原始像素更高级别的表示（例