프로젝트: 수업시간에 안 배운 새로운 기법을 쓰면 great

이미지 데이터 → 높은 차원 데이터 → 기존 머신러닝 기술 성능 낮음

[p15] W, b의 각 행은 한 가지 종류의 class에만 관여한다.

[p16] image의 값이 상수배 되면, 각 class의 출력 값도 상수배 → 상수배에 robust!

[p21] 각 class마다 feature map(template) 그릴 수 있음.

[p21] 내적 연산 특성 상, input image가 feature map과 유사할수록 높은 점수가 산출됨

→ template에 뭔가 그림이 생기는 이유

[p23] Linear classifier has one “template” per category.

[p23] 선형 분류기 한계: class마다 template이 오직 하나만 있음.