图像分类学习笔记

1.计算机认识图像的方式:都是数字。例如一个 128X128 的3通道的图片 是由  128X128X3个数字 组成的。

2.面临的难点:一幅图可以说明。

 

3.分类器

A:Nearest Neighbor Classifier:与CNN无关,但是可以帮助我们理解一下分类器。仅用标签比较。

L1  distance:d1(I1,I2)=相减求和,

L2 distance:d2(I1,I2)=相减平方,求和 开方。

B:k - Nearest Neighbor Classifier  :找出代表性的,K是寻找能够代表标签的数目。这样的话就更加具有抵抗性。减轻无关东西的影响。

 KNN 与 NN的比较

参数k的选择

超参数的概念:不是利用l1范数 ,L2范数。用点积等其他方法来决定的参数。

测试集是不能用来参与调优的。

从训练集中抽取一部分调优,称为验证集(validation set)、、

交叉验证:如果训练集太小,把训练集分成5分,交叉训练。

3.1分类器的优缺点:测试时间不够短,

需要记住所有的训练数据,与测试数据比较,这样子就很浪费空间。需要将测试数据一个一个比较,计算量大、、

 

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