[cs231n] Softmax Classifier/ SVM
scores由线性函数得到:
损失函数 Loss function:
Softmax —— 交叉熵损失 Cross Entropy Loss
每个样本的损失：
SVM —— Hinge Loss
正则项：
总损失= 数据损失+正则项：
损失函数求梯度 gradient
Softmax
对weights的梯度：矩阵大小和weights矩阵大小相同
对bias的梯度： 和bias矩阵大小相同，元素都为1。
SVM
- 对weights的梯度：矩阵大小和weights矩阵大小相同
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