cs231n的課程以及作業都完成的差不多了，後續的課程更多的涉及到卷積神經網路的各個子方向了，比如語義分割、目標檢測、定位、視覺化、遷移學習、模型壓縮等等。assignment3有涉及到這些中的一部分，但需要深入了解的話還是得看**了。所以在看**前把之前已學的知識，筆記和作業**一起做個整理。
部落格裡主要是自己在這個過程中做的筆記，其中很多直接貼的知乎上的翻譯版note，作業放在github上
01.python numpy tutorial
02.線性分類器
03.最優化－求梯度
04.logistic回歸以及反向傳播
05.神經網路的結構
06.訓練乙個神經網路１
batch_size\iteration\epoch區別
07.訓練乙個神經網路2
權重引數初始化
批量歸一化 batch normalization
正則化
屬性分類：乙個樣本有多個標籤
偏差和方差
08.訓練乙個神經網路３－優化演算法optimal
09.訓練神經網路４－超引數除錯
10.訓練神經網路５－小技巧
- 狠狠狠重要，狠狠狠玄學
11.卷積神經網路
12.檢測、定位、分割
13.視覺化及可解釋性
CS231n理解筆記
linear classification notes 該方法的組成 乙個是評分函式 原始影象資料到類別分值的對映 乙個是損失函式 用來量化 分類標籤的得分和真實標籤之間的一致性。影象分類的任務是從已有的固定分類標籤中選擇乙個並分配一張影象，我們介紹了knn分類器，該分類器的基本思想是通過將測試影象...
CS231n課程筆記翻譯
賀完結！cs231n官方筆記授權翻譯總集篇發布 智慧型單元 知乎專欄 cs231n課程筆記翻譯 影象分類筆記 上 智慧型單元 知乎專欄 cs231n課程筆記翻譯 影象分類筆記 下 智慧型單元 知乎專欄 cs231n課程筆記翻譯 線性分類筆記 上 智慧型單元 知乎專欄 cs231n課程筆記翻譯 線性分...
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