1、SVM
上图作图为通过f(x,w)得到输入图像的输出值，这里成为scores （34） * （41）》》3*1的输出值
右图 （34） （43）》》33的输出值
那么如何根据输出值判定最终的label？》》建立SVM模型，得到loss，进行优化，得到最终模型。
参考之前的SVM知识对其基本理解。此处使用多分类的hinge loss：
依照scores带入hinge loss：
依次计算，得到最终值，并求和再平均：
问题1：如果在求loss时，允许j=y_i
此时L会比之前未包含的L大1
问题2：如果对1个样本做loss时使用对loss做平均，而不是求和，会怎样？
相当于sum乘以常系数
问题3：如果使用下列的loss function会怎样？
这其实是二次的hinge loss ，在某些情况下会使用。并且某些情况下结果比一次的hinge loss更好，此处使用一次形式。
问题4：上述求得的hinge loss的最大值与最小值：
最小值为0，最大值可以无限大。
问题5：通常在初始化f(x,w)中的参数w时，w值范围较小，此时得到的scores接近于0，那么这时候的loss是？
此时正确score与错误score的差接近于0，对于3classes，loss的结果是2。
实现SVM loss function的代码结构：
svm 的loss function中bug：
简要说明：当loss 为0，则对w进行缩放，结果依旧是0，如何解决？如下图所示：
加入正则项：
加入正则，对w进行约束，常用的正则有L1 L2，对应的note和作用使用L2正则，关于正则，在后面的章节会有分析。
L1趋于选取稀疏的参数，L2趋于选取数值较小且离散的参数。
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2、softmax
在机器学习推导系列中，对softmax进行了推导。课作为参考：ML 徒手系列 最大似然估计
在f(x,w)的基础上，改变score：
此时的score是0到1之间的值，且所以的score之和为1.大的score代表此score对应图像属于的某一个class的概率大。
使用似然估计作为loss，本来是似然估计越大越好，但通常loss使用越小时更直观，所以乘以-1：
单一样本：
单一样本数值表示：
具体例子：
问题6：L_i的最大值与最小值？
可知，归一化后的取值为0到1，所以最大值为正无穷，最小值为0.
问题7：初始化参数w时，w值范围较小，此时得到的scores接近于0，那么这时候的loss是？
此时的probability变成1/num_classes，loss》log(num_classes)
视频上提到可以使用这个结果在初始值时检验模型的设置是否正确。
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3、SVM与Softmax比较：
模型不同，loss function不同》》
loss function：
问题8：如果改变对输入数据做改变，即f(x,w)后的值发生变化，此时两个模型的loss分别会怎样变化？（如下例所示）
当改变的值不大时，对svm结果可能没影响，此时改变的点没有超过边界；但当改变较大时，会使得loss变化，此时表示数据点已经跨越了最大边界范围。
但是对softmax而言，无论大小的改变，结果都会相应变化。
课程提供了可视化的过程：http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/linear-classify-demo/
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4、优化参数
对两种模型loss 求和取平均并加入正则项。
方案1：随机选择w，计算得到相应的loss，选取产生的loss较小的w。
代码如下：
可见比较好的loss结果是8.605604，将此时的w更新到模型中，计算测试集数据得到预测的label，计算准确率，代码：
结果：
比瞎猜的概率：cifar10》》10个类别》》10% 较好。此时（上课时）的最好的模型可以做到95%准确率。
方案二：数值计算法梯度下降
梯度下降类比：
怎么达到谷底。。
一维求导：
多维时，分别对分量求导。具体步骤如下所示：
上述计算了2个分量的偏导。按照此方法求其余分量偏导。代码结构如下图：
显然，这种方式计算比较繁琐，参数更新比较慢。
方案三：解析法梯度下降
方案二使用逐一对w进行微量变化，并求导数的方式步骤繁琐，并且产生了很多不必要的步骤。
方案三是直接对w分量求偏导的方式：
对于SVM：
对于softmax：
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5、batches
每次计算loss function 时，输入的图片数目。
使用256的batches：
经常使用的batches数目：32/64/128/256
使用256 batches时的loss更新图：
更新w与b的计算公式：
（1）对于Δw与Δb前的系数I/m是在使用batches后，得到总loss，求平均loss，然后用loss对batches次计算过程中的w与b求偏导，得到的偏导结果做平均。
可见，用了m个batches。
（2）λ为正则化系数，α为学习率或step size。
高学习率、低学习率、较好的学习率比较图：
学习率属于超参数，需要通过验证的方式来选取比较合适的学习率。在课程提供的note中有介绍。
mini-batches 的代码结构：
红色框中为参数更新方式，更多的更新方式：比如momentum,Adagrad,RMSProp,Adam等方式会在后续课程讲解。
提前比较各个方法的更新可视化图：
仅做了解，后续详细说。
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6、特征表示方式
图像特征频谱：
柱状图：
HOG/SIFT features：
Many more:GIST, LBP,Texton,SSIM, ...
Bag of Words：
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7、模型与特征
上图黑色线以上是cnn火了之前使用的方式，通过对数据做特征冲去得到多个特征向量，然后把特征向量输入到模型中进行训练。
黑色线以下，是现在很火的cnn模型，不需要对数据进行特征抽取。
