•コンピュータビジョンの分野では、共通の特徴量は、変換後に分級ベクトル機械学習を使用し、その後、ベクターに画像データにこれらの特徴量を使用して、などSIFT、SURF、HOGを、含まれています。
•機能の喪失は、損失関数の関数パラメータ導出され、「少しこのパラメータの値は、どのように変化するの損失関数の値を変更した場合。」表現
導関数の値が負である場合、正の方向にパラメータを変化させることによって、損失関数の値を減少させます
導関数の値は、パラメータを変更することにより、負の方向に向かって正である場合、機能の損失の値を小さくすることができます。