颜色分类leetcode cs231n 用于视觉识别作业的斯坦福CS231n卷积神经网络

颜色分类leetcode用于视觉识别作业的斯坦福CS231n卷积神经网络笔记：某些功能可能需要安装编译器； （Visual Studio C++编译器、GCC、clang）代码库存储在单独的分配目录中； ipython notebooks用于运行和显示结果；在每个分配目录中都有一系列小的Python模块（处理功能实现，请参阅参考资料）；在每个分配目录中都有一个数据集目录，其中包含一系列用于下载图像的脚本（请参阅参考资料）从：在本作业中，您将练习基于k-最近邻或SVM/Softmax分类器组合一个简单的图像分类管道。分配的工作流程在中详细说明。本次任务的目标如下：了解基本的图像分类管道和数据驱动方法（训练/预测阶段）了解训练/验证/测试分割以及验证数据用于超参数调整的使用。熟练使用numpy编写高效的矢量化代码实现并应用k-最近邻(kNN)分类器实现并应用多类支持向量机(SVM)分类器实现并应用Softmax分类器实现并应用两层神经网络分类器了解这些分类器之间的差异和权衡通过使用比原始像素更高级别的表示（例