0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

《Vue3 基础知识》Pinia 02 之 项目中从 Vuex 转 Pinia

钎探穗 2024-06-12 阅读 28

神经网络基础

计算机视觉

在这里插入图片描述

1.1 人工智能的本质——线性模型

y=kx+b
k为权重,b为偏置
在这里插入图片描述
像素点有32323=3072个任务点
所以权重有3072个,假设有10组类别,注意权重是一个矩阵
在这里插入图片描述

1.2 模型更新方法

权重一开始是随机的

在这里插入图片描述
权重和损失值,尝试逼近最优解,理论上切线方向最好,但是梯度方向是随机的,所以每个节点梯度都不,一开始学习率不能大,只能小一点,梯度下降的目的是为了求最优参数,也就是沿着梯度的相反方向函数值减少最快
在这里插入图片描述

1.3 损失函数计算方法

每个权重参数都分别计算出最优解
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
我们得到的是一个输入的得分值,但是如果给一个概率不是更清晰儿地描述这个事情吗?比如下图是三分类,学出来的这个差异还不够大,我们用e的指数方式放大差异,然后通过归一化再转化成概率的形式
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

举报

相关推荐

0 条评论