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CS231n-2017 Lecture3线性分类器笔记

java 2025/7/20 7:20:18

图片向量与标签得分向量：

上节讲到，图片可以被展开成一个向量，对于这个向量，假设它有D维，那么它就是D维空间的一个点，又假设我们的标签集合总共有K种，我们可以定义一个K维标签得分向量，每一个维度对应着其相应标签的得分。那么我们就可以想办法建立一个线性映射，将一个图片向量映射成一个标签向量，将其中得分最高的维度所对应的标签作为这张图片的标签，这就是线性分类器的本质

即：

设训练集 $X$ 有N个元素,其中 $x_i\in R^D$ , 每个 $x_i$ 有其对应的标签向量 $y_i \in R^K$

线性分类器：

对于上述的向量对应关系

则我们可以建立一个线性分类器：

$f(x,W) = Wx+b$

其中W是一个 $K \times D$ 的矩阵，被称为权重（权重是提前设定好的，这里我们假设模型已经找到最优权重），b是一个K维向量，被称为偏差向量（这个向量也已经找到了最优）

这个函数会输出对于x映射出来的标签得分预测向量，然后我们可以根据该预测向量的最高得分维度来预测x所对应的图片的标签

偏差与权重的合并技巧：

我们可以将图片向量增加至D+1维，将W也增加至 $K\times (D+1)$ ，将其第D+1列作为原本的b，则可以将函数简化为

$f(x,W) = Wx$

线性分类器的直观理解：

第一种理解：

对于W的第i行，其每一列的元素分别就是D维图片向量对应像素对第i行对应标签的贡献权重，当权重为正时，就说明该位置（包含了长、宽、颜色三个信息）的像素值对该标签分类是正贡献，且越高越好，权重为负时相反

同时，我们可以将第i行这一行向量映射回图片三维数组，从而得到该标签所对应的图片模版，可以直观地观察到其分类喜好

第二种理解：

对于第i个标签，如果我们将所有令 $f(x,W)$ 的第i个分量为0的所有x向量组成一个平面，那么这个平面就是第i个标签的分界面，虽然高维空间不好想象，但我们可以将D维空间当做二维平面来理解，此时分界面必有一边会使得第i个分量的值>0（则这个区域就是第i个标签所属的区域），而另一面会使得第i个分量的值<0（第i个标签所不属于的区域）。那么对于K个标签来说，就会有K个分界面，将D维空间线性划分为K个标签所属的区域，因此我们只需要判断输入图像向量落入哪个区间，即可预测其标签

Loss Function（损失函数）：

对于不同的权重矩阵W，我们需要对其给出的预测向量评分，从而评价其预测结果的好坏，这里，我们使用Loss Function作为评分标准，Loss越大时，预测结果越差，Loss越小时，预测结果越好

Multiclass Support Vector Machine Loss(多类支持向量机损失):

这是众多形式Loss中的一种，具体定义式为：

$L_i = \sum_{j \ne y_i}{max{(0,s_j-s_{y_i}+\Delta)}}$

$L=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}{L_i}$

其中 $L_i$ 是对第i个图片向量预测的损失， $L$ 是总损失， $y_i$ 是 $x_i$ 所对应的标签所对应的维度， $j$ 是遍历维度， $s_j$ 是预测向量在j维度所对应的预测值， $s_{y_i}$ 是预测向量在 $y_i$ 维度所对应的预测值， $\Delta$ 是自定义超参数

$max{(0,s_i-s_{y_i}+\Delta)}$ 的含义就是，我们遍历预测向量的每一维度（除了正确标签所对应的维度），即遍历的都是错误标签所对应的维度，若正确标签得分减去该错误标签得分的差少于 $\Delta$ ，则说明预测得分的差距不够大，对Loss作出了一定贡献，否则对Loss的贡献为0