SVM和SoftMax的原理区别对比

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https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49999583

1. 线性分类器

深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候,虽然实现起来非常简单,但是有很大的弊端:

  • 分类器必须记住全部的训练数据(因为要遍历找近邻啊!!),而在任何实际的图像训练集上,数据量很可能非常大,那么一次性载入内存,不管是速度还是对硬件的要求,都是一个极大的挑战。
  • 分类的时候要遍历所有的训练图片,这是一个相当相当相当耗时的过程。

以上是关于SVM和SoftMax的原理区别对比的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

CS231N课程作业Assignment1--Softmax

SVM vs. Softmax

BBuf的CUDA笔记八,对比学习OneFlow 和 FasterTransformer 的 Softmax Cuda实现

SVM、Softmax 损失函数

CS231N-线性回归+svm多分类+softmax多分类

Softmax classifier