概述
CS231n学习笔记——线性分类器
CS231n课程使用的是CIFAR-10数据集，其中有60000张32x32的彩色图像，平均分为10个类，其中50000张为训练集，10000张为测试集。
线性分类器（linear classifier）将处理输入的每一张图片（32x32x3=3072个值），把它展开成一个3072x1项的行向量x，所训练的线性分类器的作用就是训练出一个10x3072的矩阵W，使其与输入的图像相乘，得到的是一个10x1的列向量（[10x3072] dot [3072x1] = [10x1])
其中每个数值就是分类器对输入图像可能属于这10个类的打分，打分的高低表示该图片属于该类别的概率。有时会在分类器最后加上一个偏置项b，以应对数据集中样本不平衡的问题（数量相差大）。
课中提到了一个很有趣的实验，将一个已经训练好的线性分类器（实际上是一个10x3072的矩阵）中每一行的3072个数值逆向生成一个32x32x3的图片，会得到这样一个结果。可以看出每个类别学习到的是一个模板，有这一类图片的大致特征，所以准确率并不会很高。
如果把图像作为高维空间中的一个点，例如本数据集中的32x32x3的图像可以看成3072维空间中的一个点，线性分类器就是在这个空间中画一个线性决策边界，来区分一个类和其他类。当样本本身不是线性可分的时候，线性分类器就出现了弊端。
最后
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