CS231N-课程简介与图像分类
1.计算机视觉历史背景和概述
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这是很有趣的，开始是原始图像的二值化这种，然后经历了一个2.5d，伪3d,最后达到我们日常见到的3d图像。有人最初 将输入图像作为 一些圆柱体，有些作为圈，线条处理。还有用了adaboost目标检测。还说明图片的识别还很受 遮挡，颜色，动作等影响。
2.K近邻
1.数据方面问题
一个猫的图片用一堆像素点表示，稍微改变一下，像素点会发生巨大变化，计算机很难理解这种变化。这个叫做语义鸿沟（semantic gap)。视角，照明，动作，遮挡等等都会改变。
2.k近邻算法
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通过计算预测的图像与已知图像的最近的距离的图像，作为预测的label
选用L1距离的时候，如上图。
3.复杂度怎么样？
Q: With N examples, how fast are training and prediction?
A: Train O(1), predict O(N)
4.距离度量方式很多，选择哪种方式？
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根据助教介绍，L1比较适用于每个feature有一定意义的情况下。L1下改变坐标轴会有不同的结果。最好还是都试一下。
K怎么选择？
不同的k有不同的效果。基本上是根据K进行投票。除此之外也有利用距离进行加权的。通常来说，比较大的k的边界比较平滑。
5.超参数怎么设置？
首先数据集划分，
1，数据集全做训练
2.分为训练集和验证集（缺少在新数据下的表现能力）
3..分成训练集验证集和测试集 （比较合理，并且为了确保测试集比较可靠，让测试集不能泄露。也就是最后把测试集拿出来看结果）
4.k-folds交叉验证 数据分k组，k-1组训练，1组验证。最终会有k个损失，求得平均，选择损失最小的组 再做训练。knn中就是选择使得平均误差最小的k。
3.计算机视觉基本不用knn:
- 维度灾难：knn属于泛一致性模型，不管数据是什么分布，如果给足够多的数据就能有最好的结果。然而，假设16 * 16数据，每个像素点3个取值。那么需要3^256数据。
- 测试集上很慢
- 距离的衡量方式很不准确。如下图，l2距离一样但是并不能很好表示变化。
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