在CS231n讲座中，线性分类器不能是softmax本身吗？

Question

我有点困惑，为什么评分函数，即$f(X，W)$被选择为$W，X$，而他们谈论的是这中的Softmax和SVM损失。

他们不能用Softmax分类器或SVM分类器来解释损失吗？

是否有特别需要承担上述评分功能？

Answer 1

他们使用的表示法有点滑稽。$f$只是输入和权重之间的点积，$w^Tx_i$。损失函数是区分这些分类器的因素。每个损失函数都将这个点积作为输入，并以不同的方式使用它。所有这些损失函数都以某种方式将$f$的输出与相关的$y$值进行比较:您正在计算相对于目标变量的损失，以了解模型的性能，然后可以计算损失函数的梯度以改进这些预测。如果忽略损失函数，则只剩下线性回归预测(甚至线性回归也需要一个损失函数MSE来拟合权重)，而这些函数并不是相对于任何内容进行评估的。