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Stanford CS231n 自学资料

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课程

最近在项目大老板要求之下开始系统性学习计算机视觉知识。被强烈要求学习的内容中就包含斯坦福经典课程CS231n（李飞飞），同时学习的还有密歇根安娜堡的课程Deep Learning for Computer Vision

  1. CS231n，经典计算机入门资料。YouTube上有课程录像。目前主流是2017年公开版本。
  2. Deep Learning for Computer Vision. YouTube （YouTube上只有实时自动翻译，看着比较难受，B站上有机翻版本，但是翻译质量极差）

以上两门课都是高质量的计算机视觉（深度学习方面）的基础课程，同时需要做CS231n课后作业。两门课都是Fei Fei的博士生Johnson主讲，有一些重复内容可以跳过。

关于作业！！！

切身体会：初次接触这门课程，搞明白作业要求和形式真的很麻烦

作业的内容

以assignment 1为例，要求完成完成 kNN，SVM，Softmax分类器，以及一个两层的神经网络分类器的实现。原理参见课程1-4节内容。

作业的形式

以assignment 1 kNN为例，作业的形式类似于填空

  • 首先，在下载的文件夹第一层中有很多ipynb文件（例如knn.ipynb)。对于不熟悉的同学而言可能会懵掉，但其实这是一个在Jupyter中运行的文件，它允许你分步执行代码，且在代码中间添加笔记说明等。CS231n的题目要求就包含在各个.ipynb文件中，我们需要阅读其中的说明去理解每一步所做的事情。 ❗Jupyter在中文路径下无法正常运行，若用户（C盘user）含中文则会遇到该情况

  • 接下来就是要完成.ipynb文件里要求的任务了。以knn.ipynb为例，其第一个任务出现在

    # Open cs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py and implement
# compute_distances_two_loops.

# Test your implementation:
dists = classifier.compute_distances_two_loops(X_test)
print(dists.shape)

    我们查看该段代码的上方说明👇

    First, open `cs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py` and implement the function `compute_distances_two_loops` that uses a (very inefficient) double loop over all pairs of (test, train) examples and computes the distance matrix one element at a time.

    任务：打开指定路径下的k_nearest_neighbor.py文件，完成其中的compute_distances_two_loops功能模块供调用

  • 在compute_distances_two_loops中，我们看到TODO

    for i in range(num_test):
            for j in range(num_train):
                #####################################################################
                # TODO:                                                             #
                # Compute the l2 distance between the ith test point and the jth    #
                # training point, and store the result in dists[i, j]. You should   #
                # not use a loop over dimension, nor use np.linalg.norm().          #
                #####################################################################
                # *****START OF YOUR CODE (DO NOT DELETE/MODIFY THIS LINE)*****

                pass
               
                # *****END OF YOUR CODE (DO NOT DELETE/MODIFY THIS LINE)*****

    我们需要做的就是在 pass 的地方补全代码，实现要求的功能。例如，在此处的目标是通过两层循环实现L2距离的计算。

  • 在所有地方完成填空之后，在Jupyter中逐步运行.ipynb文件（点击每个cell，按住Shift+Enter），即可得到相应结果。

Tricks

  1. 作业中的正向传播和反向传播基本由numpy矩阵计算实现。其中反向传播时，利用矩阵向量计算局部梯度较为抽象，建议可以先尝试在低维度自行计算单个数据点的情况（而非一批N个数据一起计算），再类推至一个batch的情况。
  2. 作业整体是基于numpy实现的，如果对numpy的基本知识、操作和数据维度等不太熟悉（尤其是维度，非常容易出问题），建议首先学习numpy知识，并可以自行创建一个小的验证程序，随时对不确定的操作、维度等进行实例化输出验证。CS231n官方亦非常重视这一点，且提供了关于numpy基本知识的介绍，可以首先学习。