1.計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)圖像的方式：都是數(shù)字。例如一個(gè) 128X128 的3通道的圖片 是由 ?128X128X3個(gè)數(shù)字 組成的。

2.面臨的難點(diǎn)：一幅圖可以說明。

?

3.分類器

A：Nearest Neighbor Classifier：與CNN無關(guān)，但是可以幫助我們理解一下分類器。僅用標(biāo)簽比較。

L1 ?distance：d1(I1,I2)=相減求和，

L2 distance：d2(I1,I2)=相減平方，求和 開方。

B：k - Nearest Neighbor Classifier ?：找出代表性的，K是尋找能夠代表標(biāo)簽的數(shù)目。這樣的話就更加具有抵抗性。減輕無關(guān)東西的影響。

?KNN 與 NN的比較

參數(shù)k的選擇

超參數(shù)的概念：不是利用l1范數(shù) ，L2范數(shù)。用點(diǎn)積等其他方法來決定的參數(shù)。

測(cè)試集是不能用來參與調(diào)優(yōu)的。

從訓(xùn)練集中抽取一部分調(diào)優(yōu)，稱為驗(yàn)證集（validation set）、、

交叉驗(yàn)證：如果訓(xùn)練集太小，把訓(xùn)練集分成5分，交叉訓(xùn)練。

3.1分類器的優(yōu)缺點(diǎn)：測(cè)試時(shí)間不夠短，

需要記住所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，與測(cè)試數(shù)據(jù)比較，這樣子就很浪費(fèi)空間。需要將測(cè)試數(shù)據(jù)一個(gè)一個(gè)比較，計(jì)算量大、、

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總結(jié)

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