1.环境搭建以及前置条件

• 1.前置环境：
  • 1.mac
  • 2.pycharm
  • 3.python3
  • 4.Anaconda
• 2.环境搭建：
  • 1.官网下载并安装Anaconda
  • 2.官网下载并安装pycharm
  • 3.在pycharm中使用Anaconda
    • 1.preference-->project-->project interpreter
    • 2.将Anaconda的解释器当做一个project interpreter添加
  • 4.下载assignment1作业项目并导入pycharm中，作业下载 。
  • 5.下载数据集并解压到assignment1作业项目的 assignment1/cs231n/datasets/中。数据集下载
  • 6.执行数据集中的.sh文件使得数据集可用
• 3.前置知识：numpy、python、SciPy基础学习，教程

2.SVM知识了解

假设我们有一个训练图片集10000*3072，也就是10000张像素为3072的图片，有一个测试图片集的图片100*3072，测试和训练图片集总共的图片类型有10种（这里图片类型指的是图片内容的类型，如：图片内容为猫、狗等）。我们将某一张训练图片命名为Tn，将一张测试图片命名为Cm，将一个图片的类型命名为La。

1.SVM是什么

• 1.我们定义一个函数为f(Cm，W)=W*Cm，在这里W为一个3072*10的矩阵。最终这个函数的结果是一个大小为10的数组，这里数组中的每个数字就是Cm这张图片在每个La下的得分，分数最高的La就表示我们预测这张测试图片是这种图片类型。
• 2.从1中我们可以知道要让我们的预测准确率高，那么W就需要找准。我们有很多方法来寻找一个好的W
  • 1.随机法：不断随机生成W，然后计算准确率，最终试出符合要求的W，但是很明显这种方式效率很低
  • 2.SVM：我们可以先随机初始化一个W，此时可以算出准确率为z1。此时我们可以尝试小幅度修改（整体加一个数或者减一个数）W中的某一行数据，然后再计算准确率z2。如果z1小于z2，那么表示我们修改对了，可以继续这样修改，否则我们需要往反方向修改。以上就是SVM的基本思想。如果把寻找一个***的W比作在一座山中寻找最低点的话，那么SVM就是不断尝试沿着下降的路向前走，一直走到山谷最低点。

2.SVM具体实现

我们在1中说了SVM算法的基本思想，但是我们也可以从中发现一些问题。1.每次要通过计算最终的准确率才能知道当前的W是否变好了，这样效率太低了。2.修改W的时候我们只是在尝试，如果能知道当前具体的下降趋势是不是速度就更快了呢？接下来的一节我们就会解决上面的问题。

• 1.损失函数：为了解决上面说到的第一个问题，我们就定义了一个损失函数来评价当前的W的好坏。

  • 1.公式：
    损失函数
  • 2.解释：
    • 1.我们都知道f(Cm,W)的结果会是一个大小为10的数组，这个数组的下标表示的是La数组中某个图片类型的下标，那么我们就可以将这个数组比作：在W下Tm这张训练图片，在每个图片类型下面的得分。我们这里讲这个得分数组设为S[10]
    • 2.我们都知道每个Tn都会有一个正确的图片类型La我们设为LaM，那么此时对于Tn我们就有衡量这个W是否标准的方法了，用每个S减去LaM（除了LaM本身）再加上一个x（这里的x是一个自定义的数字，可以是1，2等等，这个x是一个阈值，表示LaM的分数到底超过其他S多少才算可以接受），最后将每个的结果求和这样就可以得出一个数字Ls。这里的Ls就是Tn对于W的评价，Ls越大就表示，对于Tn来说这个W越不好，还有一个限制是0<=Ls，当Ls小于0的时候表示这个W对Tn来说已经够好了，所以小于0的Ls都算作0，到这里就是图片中公式Li的解释
    • 3.我们在上面算出了一个Tn对于W的评价Ls，但是光有这一个样本太少了，我们需要让很多的Tn对W进行评价得出大量的Ls，然后去平均值，此时就能得出当前图片训练集对于这个W的评价，到这就是图片中公式L的解释。
    • 4.我们能看见公式中最后还有一个直接定义的项，这个一项被称为正则项。大家可以想想，我们前面获取的评价LsM是基于训练图片集的，但是我们正在需要进行预测的是测试图片集。那么此时就会有个问题我们的W只对训练图片集的预测正确率高，对测试图片集的预测正确率很低，这个现象就被称为————过拟合，那么我们如何解决这个问题呢？这就要正则项出马了
      正则化公式
      
      ，这几个公式就是常用的正则项，我们直接拿来使用就好了。
• 2.优化函数：为了解决上面提出的第二个问题，我们可以定义一个优化函数，来不断的根据趋势优化我们的W
  • 1.我们首先需要获取到当前W朝着好的方向前进的趋势，这里就要用上前面定义的损失函数了，因为损失函数是关于Wj和Wi的函数，也就是说这两个参数影响着损失函数的走向，而损失函数的结果就表示当前W的好坏程度。如果你知道偏导数的话就可以知道算出损失函数对于Wj和Wi的偏导数dW就是的W当前的趋势。所以便有了这个公式：
    dw
  • 2.我们得到了dW之后，优化的公式就出来了，我们需要不断更改W使得损失函数的结果向0靠近，所以优化函数是这样的：
    优化函数
    ，注意这里还有一个参数learning_rate被称为学习率，这个学习率就表示我们在通往山谷的路上迈的步子有多的大，如果太大的话就越过山谷到另一边山坡去了，如果太小我们下降的又太慢，所以这是一个超参数，需要我们多试试找到最优结果。
• 3.随机梯度下降法：我们现在已经有了优化函数和损失函数，但是我们会发现每一次进行W优化的时候，都要遍历一整个图片训练集，这样效率就会很低，所以我们可以每次训练取一小部分，图片训练集，然后进行训练，这样的话效率就会比较高。一般来说，取的数字都是2的幂

2.SVM代码实现

1.我的项目

• 1.先上一个github吧，会持续更新直到把cs231n课程学习完：cs231n

• 2.我的项目目录：
  项目目录

2.代码分析

全局代码1

全局代码2

• 1.建议结合github代码食用，前面6行就不说了，我在上一篇博客中分析过，就是导入模块，然后从文件中读取数据：cs231n之KNN算法，只要看里面的第二节代码解析的前两个小结就行了。
• 2.定义了：
  • 1.num_training：全体训练集数量(num_dev会从其中抽取一定数量的图片用于训练，减少训练时间)
  • 2.num_validation：验证集数量(在不同的学习率和正则参数下使用该验证集获取最高的正确率，最终找到***的学习率和正则参数)
  • 3.num_test：测试集数量(在获取到***的学习率和正则参数之后，测试最终的正确率)
  • 4.num_dev：随机训练集数量(用于实现随机化梯度下降的)。
• 3.接下来三行是从训练数据x_train和y_train中获取验证集数据
• 4.接下来三行是从训练数据x_train和y_train中获取全体训练集数据
• 5.接下来三行是从num_training中随机选取随机训练集数据
• 6.接下来四行表示：将x_train，x_val，x_test，x_dev这些n*32*32*3的图片集，转化成n*3072的矩阵。简单来说就是将每张图片拉伸成一维的矩阵，方便后面进行数据处理。
• 7.接下来五行表示：将x_train，x_val，x_test，x_dev这些图片集进行去均值处理，简单来说就是计算出x_train全体图片的均值，然后让其他图片集的每张图片邱减去这个均值。这样的好处是统一量纲，和归一化操作类似，只是没有再除以方差而已
• 8.接下来两行定义了一系列学习率和正则参数，在后面会使用两层循环找到最高正确率下的学习率和正则参数。
• 9.接下来三行定义了：每个学习率和正则参数下的正确率键值对results，最高的正确率best_val，最高正确率下的SVM对象后面可以之间对测试集进行预测。
• 10.进入了两层循环，被循环测参数分别是学习率和正则参数
  • 1.在某个学习率和正则参数下，我们创建了一个SVM对象，然后将学习率和正则参数、训练集x_train和y_train、W需要迭代的次数num_iters，传入训练方法中。
    训练代码
    • 1.我们进入了训练W的代码中，先是获取了训练集图片数量num_train，图片种类数量num_classes。然后随机初始化了W。
    • 2.定义一个loss_history用于储存每次迭代的损失值
    • 3.进入一个循环，被循环的参数是num_iters，也就是前面说的W需要迭代的次数
      • 1.从训练集x_train和y_train中再取出batch_size数量的数据集，再次减少训练时间。
      • 2.将再次减少的训练集X_batch和y_batch还有正则参数reg传入loss()方法中以获取损失值loss和W的趋势grad，也就是dW。
        计算loss
        • 1.有两种方式来计算损失值loss和W的趋势dW，我这里选择简单的方式。
        • 2.先定义了一个与W同矩阵大小的dW，获取了训练集图片数量和图片种类数量num_train和num_classes
        • 3.初始化loss为0
        • 4.进入循环，循环参数是训练集图片数量num_train
          • 1.计算当前W和当前训练图片X[i]在各个图片种类下的分数scores
          • 2.获得当前训练图片X[i]真实图片种类的分数correct_class_score
          • 3.进入循环，循环参数是图片种类数量num_classes
            • 1.如果当前的图片种类j，就是当前训练图片X[i]真实的图片种类y[i]，那么由前面损失函数的定义可知，我们不需要继续执行
            • 2.如果1不成立，我们就能计算出对于当前训练图片X[i]，在图片种类j下的损失分量margin。
            • 3.由前面损失函数的定义可知loss只需要大于0的margin，所以如果margin小于0，那么就当0处理，接下来就没必要继续了。
            • 4.如果margin大于0，那么为loss加上margin，并且给dW[,j]和dw[,y[i]]都加上公式：
              求偏导
              对Wj和Wyi求过偏导数之后的X[i]和-X[i]
        • 5.退出两层循环，此时计算出了全部训练图片的dW和loss之和，所以dW和loss需要除以num_train，再为loss和dW加上正则项。
        • 6.返回dW和loss
      • 3.获得了loss和W的趋势grad，也就是dW之后，将本次loss储存在了loss_history中
      • 4.根据公式：
        优化函数
        ，对W进行优化
      • 5.这样一直循环直至迭代次数num_iters完成
    • 4.W的循环迭代结束之后，返回上一层
  • 2.在当前学习率和正则参数下，将W训练完毕之后，分别使用x_train和x_val来进行预测并算出准确率train_accuracy和val_accuracy。
  • 3.一直循环上面的操作，直至找到最大的正确率下的best_svm和best_val，并将历次的train_accuracy,val_accuracy储存在results中。
  • 4.结束两层循环
• 11.输出10中历次循环的train_accuracy,val_accuracy与学习率和正则参数
• 12.使用上面找到的***的best_svm来预测测试集x_test得到了测试集的准确率test_accuracy并输出
• 13.获取***的best_svm中的W，将其重新转化为n*32*32*3，然后以图片形式输出。

3.结果

• 1.训练过程中在不同学习率和正则参数下训练好模型后，验证集和训练集进行预测的准确率：
  结果1
• 2.最终测试集的准确率：
  结果2
• 3.W最终学习成的图片：可以看出车子的图片还是有一点大概的模型存在的。
  结果3

4.不同损失函数的SoftMax算法

我们前面做的了Svm算法就是不断根据损失函数对于Wi和Wj这两个分量的偏导数来优化W的算法。这里的损失函数定义了W的好坏，如果我们换一个损失函数的定义方式，会不会有不一样的结果呢？我们接下来要讲的就是另一种损失函数的算法SoftMax

• 1.损失函数：
  softmax损失函数
  • 1.解释：这里的Li公式我们只要看Log里面的东西就好了，这里的j表示某一个图片种类，yi表示该训练图片的真实种类，所以里面的东西就很好理解了，即该训练图片真实种类的分数在总的分数中的占比。最后Log内部算出的会是一个百分比，所以使用Log将其转化一下。
  • 2.当然最终的损失函数L，还需要算所有Li的均值
• 2.损失函数的梯度，这里就是对Wj和Wyi算偏导：
  softmax偏导
• 3.以上就是SoftMax和Svm的全部不同，所以只需要更换一下公式的代码就可以了。

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