CS231N-线性回归+svm多分类+softmax多分类

Posted 2020-11-09 cbfstudy

CS231N-线性回归+svm多分类+softmax多分类

计算机视觉

这一部分比较基础，没有太多视觉相关的。。

1.线性回归

假定在著名的 CIFAR10数据集上，包含10类数据。每类数据有10000条？
目标是输入一个图片，通过模型给出一个label。线性回归的思想就是
得到到F(x)作为某个类别的分数。那么针对每个可能的label都经过一个线性函数输出一个分值，那么我们选最大的其实就是最有可能的分数。
为什么这么做是合理的？
角度1：

每个种类一个 template，每个线性函数的W的训练过程就类似于上图中得到的底部那些图片的过程。比如horse这个种类得到的W，看起来就好像有了2个头，其实就是训练的过程中综合了horse这类图像，然后越和这个图像相似，得分就越高。
角度2：

一堆线性函数将整个空间进行了划分，得到每一类。
角度3：
代数的观点，计算得分。

2. svm的多分类

这段比较迷，从线性回归直接到svm的多分类。。讲的很好理解。自己以前却看了很久。。。
我们知道给了一个模型，能得到一个结果。那么怎么评测这个结果到底好不好呢？
引出了损失函数（用来计算一个得分，通过输入）。比如我们一直讨论的 CIFAR10数据集，我们在用上面的线性回归给出了不同种类的分数，那么怎么评价这些分数的好坏呢？
这里采用了合页损失（hinge-loss），也就是。假定对于第i个样本，真实的label用表示，经过线性函数得到的分数用S表示，在某个类别下的分数用表示，那么关于样本i的损失可以写作

也就是的时候损失为0.效果最高。
接着几个小问题加深了对这个损失函数的理解。
Q: What happens to loss if car scores change a bit?
因为当正确的分数比其他的分数 要高出一个delta(这里是1)损失才为0，那么有微小的变化没影响。
Q2: what is the min/max possible loss?
当我们完全的分对。损失为0，最差正无穷。
Q3: At initialization W is small so all s ≈ 0. What is the loss?
C-1
Q4: What if the sum was over all classes? (including j = y_i)
多算了j本身这项，损失函数多了1.
Q5: What if we used mean instead of sum?
没影响
Q6: What if we used
加重了损失。

接着引出了正则化！
如果w使得损失函数为0，那么这个w是不是唯一的？
显然不是，2w得到的损失函数也是0.
那么选择哪个好？

前半部分是训练数据上的损失，后面是对于参数w的惩罚，防止过拟合。这里的lambda是个超参数，在惩罚与拟合数据之间进行平衡。

最常用的正则化方法！

1. 
2. 
3. 也就是2个范数间平衡
   L1通常会使某些权重为0.L1在 交换坐标轴的情况下会有不同的结果（所以在特征按照某种顺序排列的时候比较有用）实际还是要实验。

Why regularize?

• Express preferences over weights 表达偏爱对权重。
• Make the model simple so it works on test data 让模型泛化
  -- Improve optimization by adding curvature 通过增加曲率改进优化

3多元逻辑斯蒂回归

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形式上很好理解，就是在之前的线性回归 计算得到各个分数的基础上，做了exp和normalize操作，进行了归一化，可以近似看成预测的概率。这个时候损失函数 叫做

交叉熵损失：

（也就是对正确的概率取了对数，加了负号。）

小思考：
Q: What is the min/max possible loss L_i?
A: min 0, max infinity
Q2: At initialization all s will be approximately equal; what is the loss?
A: log(C), eg log(10) ≈ 2.3 这一点可以用来再第一步的时候测试自己代码是不是正确

4.小小总结

以线性回归作为引子，逐步拉出来了分类svm，正则化方法，softmax回归。多元svm和softmax区别主要是 softmax的损失函数的优化过程一直想要更好的结果。然而svm多分类只要达到一定程度是没有区别的。比如[10,2,2],[10,-2,-2]这2种得分。多元svm认为这2种效果一样。然而softmax则认为第二种更好，并且想着继续优化。