[2]image Classification pipeline-图像分类

最新推荐文章于 2024-07-29 20:33:45 发布
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分类专栏： 机器、深度学习基础
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本文探讨了图像分类中的关键算法，如K-Nearest Neighbors（KNN），比较了L1和L2距离在实际应用中的选择，并解释了为何L1距离依赖于坐标系而L2更为稳定。同时，文章强调了超参数设置的重要性，提出了正确的超参数调整策略，如避免过拟合和过依赖训练集。此外，还阐述了训练集和验证集的区别，以及KNN在高维数据中的局限性。最后，提到了线性分类器的概念，展示其在模型效率上的优势。

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image Classification pipeline-图像分类

没有一个具体函数，不能像下图一样

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image-20210527105427535

这关键的不是输入一张图来分辨它是不是猫，而是输入一张图分辨它是什么。去预测它是什么。

Neasrest Neighbor

image-20210527105612786

L1曼哈顿距离

image-20210527110135345

image-20210528094220880

image-20210528094236270

缺点：我们在进行训练的时候是快的O(1)，只需要算一轮，但是在预测的时候是很慢的O(n)
卷积神经是恰恰相反的，是我们所想要的

image-20210528094754297

K-Nearest Neighbors

image-20210528094858395

加入了决策权重，每个样本有不用的投票vote权重

L2欧几里得距离：平方根，

L1更改坐标系会导致距离改变，L2更改坐标系距离是不会改变的

下图代表如果固定距离，在二维空间里

最低0.47元/天 解锁文章
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