002-神经网络基础

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得分函数:

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将图片拉伸成一个一维矩阵x,也就是3072×1,最后要得出10个分类的得分值也就是10×1,那w就得是10×3072的矩阵,也就是10组3072个特征的权重值,乘以x,加上b,得到的一个10×1的矩阵,这个矩阵就是最终的每个分类的得分值。

 

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假设将图像分为2×2个像素点,最后又3中类型,那么图像可以被拉伸为4×1的矩阵,最后的结果是3×1的矩阵,那么权重W只能是4×3的矩阵了

也就是说有3组权重参数,每组参数中有4个特征的权重,这里的3组权重参数对应于最后要分类的3个类别,4个特征的权重代表每个特征所占的该类别的重要性(其中负值表示起到了反作用)。

这个例子中,最后得到狗的得分值最高。当然这只是个例子,不代表普遍性。

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 --------------------------2018年10月14日02:52:49--睡觉---------------------------------------

 

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以上是关于002-神经网络基础的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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