В курсе CS231n Стэнфорда (http://cs231n.github.io/linear-classify/#loss), мы обучаем линейный классификатор на изображениях из CIFAR-10, и при построении матрицы весов для каждого класса мы получаем изображение, которое напоминает предсказанный класс. что является следствием процесса обучения? Какова математическая причина этого?
Линейный классификатор: f (x, W, b) = W * x + b
ввод х является сплющенным изображением
каждый ряд W может быть реконструирован, чтобы стать изображением