视频更新|斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时7-线性分类器损失函数与最优化(下)

本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第2期，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。

大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作

编者按：

本期文章是我们为读者带来斯坦福课程文章第二个系列的【斯坦福深度学习与计算机视觉课程】视频版的第三节课的下半部分，也是我们在网易云课堂独家课程的第七个课时:《线性分类器损失函数与最优化(下)》。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。

斯坦福大学CS231N课程是深度学习与计算机视觉方面的经典教程，业界评价很高。之前也有国内朋友做一些零星的翻译，为了与更多读者分享高品质内容，大数据文摘和北邮模式识别实验室共同组织了强大的翻译团队，对笔记和视频进行了系统全面的翻译，并以每周一期的速度陆续推出。

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视频概览

以下为课程的部分视频试听导读。完整视频会在网易云课堂大数据文摘频道上放出，每周二上午8点更新，请大家点击文末左下角“阅读原文”关注更新。在大数据文摘后台回复“斯坦福”，下载本期课程完整版ppt。

出于独家版权问题，这里只放出视频10分钟导读版本，请在wifi环境下观看

收看完整视频请点击文末阅读原文跳转至网易云课堂大数据文摘频道

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原版PPT（部分）

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