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DIDL2_Softmax回归（分类）

Softmax回归（分类）

  • softmax回归
    • 从回归到多类分类-均方损失
    • 校验比例
    • Softmax和交叉熵损失

softmax回归

回归 vs 分类

  • 回归估计一个连续值
  • 分类预测一个离散类别

从回归到多类分类
回归：

  • 单连续数值输出
  • 自然区间R
  • 跟真实值的区别作为损失
    DIDL2_Softmax回归（分类）_第1张图片

分类：

  • 通常多个输出
  • 输出i是预测为第i类的置信度
    DIDL2_Softmax回归（分类）_第2张图片

从回归到多类分类-均方损失

  • 对类别进行一位有效编码
    DIDL2_Softmax回归（分类）_第3张图片
  • 使用均方损失训练
  • 最大值为预测
    DIDL2_Softmax回归（分类）_第4张图片
  • 需要更置信的识别正确类（大余量）（保证模型能够将真正的类与其他类拉开距离）
    DIDL2_Softmax回归（分类）_第5张图片

校验比例

DIDL2_Softmax回归（分类）_第6张图片

Softmax和交叉熵损失

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