2.1 二分分类

在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(forward pause)或叫做前向传

播(foward propagation)的步骤，接着有一个叫做反向暂停(backward pause) 或叫做反向传播 (backward propagation)的步骤。

 

 

一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩

阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，那么你就有三个规模为64x64的矩阵，分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。

这里我画了三个很小的矩阵，注意它们的规模为5x4 而不是64x64，如下图

所示：

 

为了把这些像素值放到一个特征向量x中，我们需要把这些像素值提取出来，然后放入

一个特征向量x。为了把这些像素值转换为特征向量x，我们需要像下面这样定义一个特征

向量来表示这张图片，我们把所有的像素都取出来，例如255、231等等，直到取完所

有的红色像素，接着最后是255、134、…、255、134等等，直到得到一个特征向量，把图

片中所有的红、绿、蓝像素值都列出来。如果图片的大小为64x64像素，那么向量x的总

维度，将是64乘以64乘以3，这是三个像素矩阵中像素的总量。在这个例子中结果为

12,288。

二分类问题中，我们的目标就是习得一个分类器，它以图片的特征向量作为输入，然后预测输出结果y为1还是0，也就是预测图片中是否有猫

 

 

符号定义：

注意有时候可能因为其

他某些原因，矩阵X会由训练样本按照行堆叠起来而不是列，

例如

 

 

 

补充：