导图社区 计算机视觉与深度学习
初步的计算机视觉与深度学习，线性分类器是一种线性映射，将输入图像特征映射为类别分数，希望你能大致了解。
这是我的mysql学习笔记，主要是基础篇入门的各项指令等，具体是看的黑马程序员的mysql视频，然后边学边自己整理出来的，希望对大家有帮助。
Segment Anything Model的论文行文思路，SAM是一个通过海量训练形成的分割模型，感兴趣可以看看。
DA-DETR的文章深度解读，解决方案DA-DETR可以使用一级探测器、使用单个鉴别器进行域间对齐网络、引入混合注意力机制确定应对其功能的模块，简化了领域自适应通道。
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计算机视觉与深度学习
图像分类任务
分类器
近邻分类器
贝叶斯分类器
线性分类器
支持向量机分类器
神经网络分类器
随机森林
Adaboost
损失函数
0-1损失
多类支持向量机损失
交叉熵损失
L1损失
L2损失
优化算法
一阶方法
梯度下降
随机梯度下降
小批量随机梯度下降
二阶方法
牛顿法
BFGS
L-BFGS
训练过程
数据集划分
数据预处理
数据增强
欠拟合与过拟合
减小运算复杂度
使用权重正则项
使用droput正则化
超参数调整
模型集成
定义
是一种线性映射，将输入图像特征映射为类别分数
权值向量
训练出来的平均值，在可视化后与类别相似
看作一种模板，输入图像与模板的权值越高越像
决策边界
分数等于0的线就是决策面
模型性能和模型参数之间的桥梁，指导模型参数优化
是一种函数，用于度量给定分类器的预测值与真实值的不一致程度，其输出通常是一个非负实值
其输出的非负实值可以作为反馈信号来对分类器参数进行调整，以降低当前实例对应的损失值，提升分类效果
正则项
为了防止模型在训练集上过拟合
超参数来控制正则项大小
主要也是为了鼓励分散的权值，将所有的维度特征都用起来，而不是强烈依赖其中少数几维特征
参数优化
数值梯度
用于解析梯度的正确性校验
解析梯度
牛顿-莱布尼兹公式
经常使用
小批量随机梯度下降算法
迭代iteration
每次迭代更新一次网络结构参数
批次batch size
一次迭代所使用的样本量
轮数epoch
表示过了一遍训练集中所有的样本
经典划分
训练集
用于给定的超参数时分类器参数的学习
验证集
用于选择超参数
测试集
评估泛化能力
k折交叉验证
去均值
保证不会受到数据范围的影响
归一化
保证不会受到量纲的影响
去相关
使得数据去除相关性，一定程度上可以降维
相关——数据的协方差矩阵是对角矩阵
白化
去相关的归一化
