讓我們打開點(diǎn)擊下一個(gè)視頻：第一節(jié)課，andewj老師登場(chǎng)！

先學(xué)圖像分類任務(wù)，這樣之后再學(xué)其它的，都是在圖像分類上面加一點(diǎn)點(diǎn)變化。

圖像分類任務(wù)：

規(guī)定幾種類別：{狗，貓，飛機(jī)，卡車……} ，給一張圖像→決定它的類別：貓。這就是圖像分類任務(wù)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（非參數(shù)方法）：k-NN（K個(gè)最近鄰居）

訓(xùn)練一個(gè)模型：記住所有training圖

推理圖像的類別：查找圖片和所有training圖的距離，找出排名前k個(gè)距離最短的圖像，讓他們投票類別，票數(shù)最多即為本圖片的類別

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，且參數(shù)方法：Linear Classifier（線性分類器：沒有激活函數(shù)，f(x,W)=Wx+b）

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)：初始化W，并優(yōu)化W，使得score理想

網(wǎng)絡(luò)推理：scores = Wx + b

下節(jié)課：什么score比較好？（loss function）

怎么優(yōu)化w來讓score變好？（optimization，大概是梯度下降，反向傳播）

卷積網(wǎng)絡(luò)?。ü烙?jì)還有3節(jié)課才講到）