CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

@(机器学习和人工智能)[机器学习, CNN]

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Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

1. History：
   
   • 1960s：recognize & reconstruct
   • object recognition is so hard ⇒ first we do object segmetation
     
   • feature based segmetation：
     
   • SVM, boosting: complex；overfit(data quailty is changing)
2. 两个最经典的data set：
   
   • PASCAL Visual Object Challenge(object detection benchmark )
   • ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
3. CNN基本算法在1998年由LeCun等提出，2012年在ImgeNet上大显身手火了起来，再次火起来原因：电路集成规模越来越大，GPU的快速发展，data的质量和数量爆炸式增长。
4. 学习CNN的预备知识：微积分，线性代数，CS229

Lecture 2 | Image Classification

1. Data Driven Approach
   
   1. Collect a dataset of images and labels
   2. Use Machine Learining to train a classifier
   3. Evaluate the classifier on new images

k-Nearest Neighbors(kNN)

1. 在最近的k个邻居中，哪一类个数最多，就归为哪一类
2. 
3. hyperparameters: choices about the algorithm that we set rather than learn
   how to set proper hyperparameters: split dataset into train, validation and test set
   
   • train set(most data)
   • validation set: envaluate
   • test set: test once
4. k-Nearest Neighbors on imgages never used

Linear Classification

1. super important and help us build CNNs
2. parametric approach: image(array of numbers) → f(x,W)(score function) → 10 numbers giving class scores
   
   • x: input
   • W: weight or parameters
   • b: bias
     
     假设有10类，则最终得到10行1列的列向量，其中每个数字代表了是该类的可能性，数字越大可能性越大。
3. 举例说明，下面是对于一个给定的W，4个像素的image，分为3类的计算过程：
   
   训练结果的可视化：
   
4. Linear Classification可以理解为平面上的直线，各分类器将平面上的不同区域分为不同类别：
   
   所以有一些线性不可分问题，一层线性分类器是解决不了的，因为在平面上无法用一条直线将两类分开，如异或，或下图中的例子。
   

Lecture 3 | Loss Functions and Optimization

1. loss funciton: quantify how good/bad our current classifier is given a dataset {(xi,yi)}Ni=1, where xi is image and yi is (integer) label.
   
   1. L=1N∑iLi(f(xi,W),yi)
   2. Multiclass SVM loss: si=f(xi,W)
      Li=∑j≠yimax(0,si−sj+1)
      

若s都很小，约等于0，则loss等于类别数量减一，可以用来debug。
4. Loss等于0的W不只一个，比如2W。
5. 不应该关注training data上的performance，而关注testing data上的。

回归项使其倾向于选择一个更简单的W。
6. 常见regularizaton:举例