Я пытаюсь получить геометрическую интерпретацию весовой матрицы в классификации изображений.
Для простоты предположим, что набор данных состоит из изображения с 2 пикселями каждое и с 2 метками (классами).
Тогда мы сможем визуализировать два класса по x-y декартовой координате.
Из лекции Стэнфорда CS231N,
линейный классификатор в форме, s = W * x + b,
где s - это вектор оценки 2x1, W - весовая матрица 2x2, x - входной вектор 2x1, а b - вектор смещения 2x1.
Тогда мы можем вывести два уравнения для двух строк из W * x + b = 0.
Говорят, что они являются границей принятия решений для каждого класса.
Почему существуют "две" границы решения,
где нам нужна только одна граница для классификации двух классов?
Как геометрически интерпретировать каждое уравнение из W * x + b = 0?
Спасибо вперед.