神经网络分类器
参考线性SVM分类器实现神经网络分类器。cs231n assignment2中实现了自定义层数和数量的神经网络模型，参考其实现完成单个类的神经网络分类器
softmax分类器
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8k
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14 分钟
逻辑回归分类器
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7.2k
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13 分钟
线性SVM分类器
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9.1k
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17 分钟
最近重温cs231n课程，完成了课堂作业assignment1，记录一下线性SVM分类器相关的概念以及实现
KNN分类器
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8.9k
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16 分钟
最近重温cs231n课程，完成了课堂作业assignment1，记录一下KNN分类器相关的概念以及实现，包括通用的分类器训练及测试过程
AdaGrad、RMSProp和Adam
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1.8k
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3 分钟
AdaGrad、RMSProp以及Adam都是逐元素的自适应学习率方法（per-parameter adaptive learning rate methods），根据每个神经元的梯度变化进行权重调整，能够有效的提高模型精度
用于大尺度图像分类的极深卷积网络
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5 分钟
文章very deep convolutional networks for large-scale image recognition对卷积网络深度进行了详细研究，证明了增加模型深度能够有效提高网络性能，其实现的VGGNet在2014年ImageNet的定位（localisation）和分类（classification）比赛中获得第一和第二名
VGGNet在AlexNet模型配置和学习的基础上，参考ZFNet使用更小的感受野和更小的步长，参考OverFeat在整个图像和多个尺度上对网络进行密集的训练和测试。最终，VGGNet使用\(3\times 3\)大小卷积核进行模型深度的研究，在学习过程中使用多尺度图像进行训练和测试
主要内容如下：
- 卷积网络配置
- 训练和测试细节
- 分类实验
- 小结
NIN-pytorch
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7 分钟
NIN-numpy
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NIN
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4 分钟
文章Network In Network提出一种新的深度网络结构mlpconv，使用微神经网络（micro neural network）代替传统卷积层的线性滤波器，同时利用全局平均池化（global average pooling）代替全连接层作为分类器，在当时的CIFAR-10和CIFAR-100上实现了最好的检测结果