开始第二次学习

最近看到一句话很有治愈力，绘画老师教小朋友的时候，如果小朋友画的很差，老师通常会说：你不是没画好，你只是没画完。

所以我不是没学会，我只是没学完……先这样安慰自己吧

目录

1. 图像分类数据和label分别是什么  图像分类存在的问题与挑战

2. 使用python加载一张彩色图片，观察像素值

3.  L1范数，L2范数数学表达式  这两种度量分别适用于什么情况

4. 描述近邻算法KNN  NN算法复的杂度 为什么很少使用在图像中以及它存在的问题

5. 了解cifar10数据集

6. 超参数怎么选择合适（即数据集如何划分）

---

1. 图像分类数据和label分别是什么  图像分类存在的问题与挑战

数据就是输入的图像像素，label是代表图像中物体的类别标签

问题和挑战就是计算机看到的是一大片像素值，它很难理解这些像素代表的意义，即语义鸿沟

而且还有看到目标的角度变化，遮挡，变形，光线变化，和背景很像，类内差异

2. 使用python加载一张彩色图片，观察像素值

3.  L1范数，L2范数数学表达式  这两种度量分别适用于什么情况

 

旋转坐标轴（矩阵乘法）会改变L1距离，但不会改变L2距离

L1适用于输入特征向量的值有一定意义的情况，比如对员工分类，特征向量各个数值代表薪资、工作年限之类的

L2适用于向量中各值没有什么特殊意义，它的距离更自然

4. 描述近邻算法KNN  NN算法复的杂度 为什么很少使用在图像中以及它存在的问题

数据驱动类算法，是比深度学习更广义的理念，所以在学习神经网络以及CNN前，先学习了简单的线性分类器，NN,KNN

在训练分类器时，什么都不做，只是读数据，时间复杂度是O(1)

在预测时，读入新的数据，对比前面训练时读进去的数据，对比距离，找到最近的，即NN，最近邻方法，时间复杂度是O(N)，因为要和所有的训练数据对比

正常我们希望训练时间长而预测时间短，因为训练可以离线进行，而预测为保证实时性用时越短越好。

KNN是在NN的基础上，不是计算距离最近的点，而是距离最近的N个点，这N个点里哪个类更多（这是简单的投票，也可以加权投票），预测数据就被分到那个类里，以此避免噪声离群点影响预测结果。

在图像中很少使用KNN的一个原因是维度灾难(curse of dimentionality)，KNN更像是用分类器把样本空间分成几块，如果想要分类效果好，需要样本数据紧密地分布在空间里，不然距离可能会很远，也就是和待测数据不太相似。而为了密集分布，需要的训练数据呈指数增长

5. 了解cifar10数据集

10个类，5万训练集，1万测试集

类分别是：飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车

6. 超参数怎么选择合适（即数据集如何划分）

对于线性分类器，KNN中K的值，距离函数的选择都是超参数，需要尝试哪个超参数更好

评价更好的标准，比较好的做法是：在训练集上用不同组的超参数训练，然后在验证集上验证，选择表现最好的一组超参数，最好用在测试集上进行测试。

在小测试集上经常使用的方法是交叉验证，但是太废计算资源了，深度学习通常不用这个方法。