ConvNets Principles

1. Cross-Entropy vs. Hinge

2. Compute the Gradient

3. A Single Hidden Layer Neural Network

神经网络只不过是一堆单个神经元。人们可以思考作为某些加权组合存在的指标的激活的功能。然后，我们可以使用这些激活的组合来执行分类任务。

4. Objective Funciton

让我们把铰链损失作为我们的目标函数。如果我们算分数“true”标记数据计算为s，分数计算为“false”将数据标记为sc。那么优化目标是：

5. The Big Picture of Backpropgation

（1）网络中两个神经元之间的每条边都与
速率因子，它只是一个神经元激活的偏导数关于另一方；
（2）路径的速率因子就是乘积
沿路径的速率因子；
（3）以及总变化率所有可能路径的速率因子之和。

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