CS230(DeepLearning)Leture2的学习笔记(2)之深度学习

CS230_Leture2的学习笔记2之深度学习

我们先来回顾下第二章的学习目标：

而对于第二章Week1的学习目标已经完成，具体学习内容参考博主另一篇博客，站内搜索 CS230(DeepLearning)Leture2的学习笔记(1)之深度学习简介 就好。
Week2吴恩达老师从逻辑回归二分类说起。逻辑回归相关基础代码等可以参考博主另一篇博客：站内搜索深度学习(tensorflow版本)（一）-----拟合y=w*x+b,从线性回归说起逻辑回归与FM（含推导、手撕及Python和scala代码或者点击此处跳转。

############### 我是华丽的分割线 ###############
二分类问题吴老师用图像举例子。
例子是辨别上面照片是否是一个猫。是/否构成了一个二分类问题。
给定一个RGB图像，假设图像size是64 * 64 * 3。将这个数据做成一个vector输入model。这个我们来看示意的人脸识别的(需要梯子)例子。

那么如何构造这个损失函数呢？且听分解：
我们的目标是想让similar encoding尽可能相近，different encoding尽可能远离。如果我们用A表示anchor，P 表示positive， N 表示negative，那么它的目标函数是？选择题A or B or C
(A)
原因显然的，没太理解的同学评论留言博主回答~
刚刚是一个形象表达，那么整体上来说，损失函数怎么学习到最小的呢？下面一张图胜千言~

如果客官看着还行，你懂的~

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