Bởi một ảnh raw không được chuyển đổi thành ảnh màu hay bị xử lí, nén theo bất cứ một cách nào nên nó thực sự là ảnh rất "raw": "mộc" nhất, "thô" nhất và "nguyên vẹn" nhất. Nhưng để những tấm ảnh raw này có thể sử dụng được, chúng còn phải trải qua tất cả các công đoạn lẽ ra đã được thực hiện trong máy ảnh. Các công đoạn này giờ phụ thuộc vào người sử dụng, với công cụ xử lí là các phần mềm chuyển đổi ảnh raw, ví dụ như Adobe Lightroom, Apple Aperture,. | V Trong lượng d x Y 1 WiXi Wn 1 1 -1 nếu d x 0 nếu d x 0 Dơn vi kích hoạt Hình Bieu đien cUạ mo hình perceptron đối với hại lớp. Khi d x 0 tương ứng với tín hiệu xuết rạ output cuạ perceptron bạng 1 điều nạy chi rạ mẫu x được phạn loại thuộc lớp W1. Ngược lại khi d x 0 thì mẫu x được phạn loại thuọc lớp W2. Khi d x 0 thì x thuọc bien cuạ hại lớp vạ đo đo chưạ được xạc đinh. Tín hiệu rạ O trong Hình phu thuộc vạo đếu cuạ d x hạy tương đương 1 -1 1 -1 O nếu d x 0 nếu d x 0. nếu yn I WiXi -Wn 1 nểu n 1 WiXi -Wn 1. Nếu tạ thuần nhạt hoạ vector mẫu x thạnh y x1 x2 . xn 1 Ế vạ đạt w W1 W2 . . Wn Wn 1 t thì hạm quyết đinh cế the viết lại d y w y . Cạn chu y rạng vạn đe chính lạ tìm vector w sử đung tạp huạn luyẹn. 306 Các thuật toán huấn luyện Dưới đây ta sẽ trinh bày những thuật toán đá được đề nghi để huấn luyện các máy perceptron. Các lớp cá thệ tách tuyến tính. Thuật toán láp đơn gián đế tim một vector trong lượng đối với hái táp huán luyện co thế tách được tuyến tinh như sáu. Bước 1. Khởi táo tuy y vector trong lượng bán đầu w 1 . Bước 2. Xet bước láp thứ k. Nếu y k G W1 vá w k y k 0 thi tháy w k bởi w k 1 w k cy k trong đo c lá háng so đương hiẹu chính. Ngược lái nếu y k G V2 vá w k y k 0 thi tháy w k bởi w k 1 w k cy k . Ngược lái w k không tháy đoi tóc lá w k 1 w k . Thuát toán đừng khi vector trong lượng không tháy đôi đoi với tát cá các mẫu. Như vôy thuôt toến cập nhôt lại w k khi mẫu ở bước lặp thứ k trong quế trinh huến luyen bi phôn loái sái khi sử đung vector trong lượng ở bước này. Thuôt toến này . . . . . . còn g ọi là thuật toan hiệu chỉnh hằng. Phương phếp hieu chính hằng đựá tren khếi niêm thr . Thưởng khi máy phán loại đúng mọt mẫu vá phát trong trường hợp ngược lái. Noi cách khác nếu phán loái mọt máu đung máy se được thưởng báng cách không tháy đối giá tri w. Tuy nhien nếu phán loái sái no se bi phát báng cách tháy đôi vector trọng lượng. Thuát toán kết thuc khi tát cá các vector huán luyen đá được kiem trá má không xáy rá loi. Nếu hái
