SoftMax 第16页

2020-07-15 (花书)深度前馈网络和正则化

最大似然几乎总是训练sigmoid输出单元的优选方法当神经网络较小时，sigmoid表现更好softmax激活函数用于Multinouli输出分布使用最大化对数似然训练softmax来输出目标值y当输入值间的差异变得极端时

偷不走的影子·2023-04-18 20:20

softmax的基本概念

softmax的基本概念分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为。

celine_zhou·2023-04-18 16:14

Softmax和Cross Entropy Loss在分类问题中的作用

本文以三分类神经网络为例，讲解Softmax和CrossEntropyLoss在分类问题中的作用。

晓shuo·2023-04-18 15:13

深度学习

^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}ReLUReLU(x)=max(0,x)LeakyReLULeakyReLU(x)=max(0,x)+negativeSlope\timesmin(0,x)SoftmaxSoftmax

BlueFishMan·2023-04-18 13:17

机器学习——线性模型之Softmax回归

问：Softmax回归模型是一种典型处理多分类任务的非线性分类模型答：错误。Softmax回归是线性分类模型。

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:38

2020-02-14

2.线性回归模型从零开始的实现3.softmax回归是一个单层神经网络4.O=(XWh+bh)Wo+bo=XWhWo+bhWo+bo.输出层权重参数为WhWoWhWo，偏差参数为bhWo+bo5.文本预处理通常包括四个步骤

是新垣结衣·2023-04-18 06:48

基于Pytorch实现分类器的示例详解

目录Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器:softmax分类器和感知机分类器Softmax分类器Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上

·2023-04-18 01:39

Softmax回归——事实上是一个分类问题

文章目录回归vs分类从回归到多分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归：估计一个连续值分类：预测一个类别从回归到多分类分类问题从回归的单输出变成了多输出，输出的个数等于类别的数量

富有一文·2023-04-17 22:15

softmax函数

一般而言，回归问题用恒等函数，分类问题用softmax函数。机器学习的问题大致可以分为分类问题和回归问题。分类问题是数据属于哪一个类别的问题。比如，区分图像中的人是男性还是女性的问题就是分类问题。

fakerth·2023-04-17 22:57

Pytorch注意力机制下的向量相加

假设输入N个向量，输出为1个向量，那么软性注意力机制的核心思想是设计一个打分函数s，用于计算输入的每一个向量的分数，然后通过softmax计算公式求得每个向量的权重，最终运用向量线性相加的方式得到最终的

飞机火车巴雷特·2023-04-17 21:25

pytorch----Target 2 is out of bounds

loss时报错TargetNisoutofbounds其中的N是正在处理的数据输入的标签，即第几类，是一个[0,类数-1]的整数，最后输出1类与输入的target不符就会报错解决方法：查看网络的最后输出，softmax

后悔大鲨鱼·2023-04-17 17:22

softmax交叉熵损失求导

softmax为激活函数，C=softmax（o）为输出，真实标签为y,用交叉熵作为损失函数L，给出损失函数定义，并且给出损失函数L对o的求导交叉熵损失函数定义如下：L=−∑i=1Cyilog⁡(ci)

高山莫衣·2023-04-17 13:35

【深度学习】多分类问题和多标签分类问题

上一章——激活函数文章目录什么是多分类问题Softmax贝叶斯公式softmax的损失函数多标签分类问题什么是多分类问题在之前的课程中，我们学习了二分问题，二分问题中的所有数据会被分类为0和1（或者Ture

milu_ELK·2023-04-17 13:30

第30章：使用disentangled attention机制Transformer模型DeBERTa架构及完整源码实现

1，使用两个vector来编码每个word的content和position2，在pretraining阶段使用outputenhancedmaskdecoder取代softmaxlayer对maskedwords

StarSpaceNLP667·2023-04-17 12:16

线性分类算法：逻辑回归和Softmax回归

逻辑回归的作用与Sigmoid函数：1.2.1Sigmoid函数作用1.3指数族分布1.4逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6逻辑回归鸢尾花分类1.7逻辑回归做多分类（二）softmax

零点呀·2023-04-17 08:49

2021-11-26

3.png4.png3.softmax全连接层或其它层，通

Nairuohe·2023-04-15 17:06

Sigmoid和Softmax的区别和联系

目录1、公式1.1Softmax1.2Sigmoid2、区别3、以二分类为例4、代码验证4.1二分类4.2多分类（以十分类为例）5、总结1、公式1.1Softmax SoftmaxSoftmaxSoftmax

晓shuo·2023-04-15 08:42

深度学习导航（二）——DNN、RNN、CNN的基本讲解

目录书接上回DNN（全连接神经网络或叫深度神经网络）RNN（循环神经网络）CNN（卷积神经网络）卷积的定义(Convolution)权值共享Padding机制池化操作（Pooling）局部感受野全连接层（含Softmax

晨风默语·2023-04-14 15:10

使用log_softmax而不是softmax

log_softmax在理论上等于先softmax再log，但在实际使用中，后者会导致inf和nan举个例子importtorchimporttorch.nn.functionalasFa=torch.tensor

刀么克瑟拉莫·2023-04-14 11:57

绘制MNIST二维特征分布

打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新1.为何绘制出的特征分布只在第一象限图1在看centerloss论文的时候，自己随便构建了一个网络绘制softmax二维特征，但是绘制出的特征分布一直如上图所示

弓長知行·2023-04-14 01:02

Word2vec

预备知识：LR、贝叶斯公式、赫夫曼编码、统计语言模型、n-gram模型、神经概率语言模型、词向量、词袋模型、softmax、负采样，可以参考word2vec中的原理Word2vec将词映射到K维向量空间

rssivy·2023-04-14 00:39

Branchynet: Fast inference via early exiting from deep neural networks

（Ateachexitpoint,BranchyNetusestheentropyofaclassificationresult(e.g.,bysoftmax)asameasureofconfidenceintheprediction.Iftheent

Cat丹·2023-04-13 15:38

深度学习趣谈：什么是迁移学习？（附带Tensorflow代码实现）

迁移学习可以由下面的这张图来表示：这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了

Geeksongs·2023-04-13 14:27

【darknet】darknet——CSPDarknet53网络结构图（YOLO V4使用）

CSPDarknet53结构图YOLOv4模型由CSPDarknet53作为骨干网络BackBone，下图为自己画的CSPDarknet53的网络结构图：注意：YOLOV4使用时删去了最后的池化层、全连接层以及Softmax

Jared�·2023-04-13 12:25

softmax 反向传播代码 python 实现

概念反向传播求导可以看到，softmax计算了多个神经元的输入，在反向传播求导时，需要考虑对不同神经元的参数求导。

SugerOO·2023-04-12 02:18

A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。激活函数的作用如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任

汀、人工智能·2023-04-12 01:12

LeNet的详细网络结构

针对MNIST的LeNet结构如下图所示：包含2个卷积层，2个max池化层，2个全连接接层和1个relu层与一个softmax层。下面我来推导一下每层的神经元数目和参数的个数。

zhongshaoyy·2023-04-11 22:14

百度PaddlePaddle初识--Apple的学习笔记

知道了些关键术语：正则化，归一化，全链接，卷积，池化，softmax函数，VGG算法等。以及了解了之前图像识别的历史2012年为转折点，使用了卷积神经网络后，准确度提供了1

applecai·2023-04-11 19:08

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.8深度学习基础-多层感知机

3.8多层感知机我们已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。

蒸饺与白茶·2023-04-11 12:36

为什么模型loss为负

一般loss为负是在loss采用交叉熵的情况下：可以将softmax改为log_softmax

论文复现并优化·2023-04-11 07:32

Python交通标志识别基于卷积神经网络的保姆级教程（Tensorflow）

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-04-11 05:15

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（人脸识别）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-04-11 05:39

【论文】VGGFace：Deep Face Recognition

图片.png训练方法先用softmax训练分类网络，再用tripletloss训练特征提取器。总结1.在训练triplet之前先用softmax训练，可以让训练更容易且更快。2.人脸对齐的影响：对测

弓長知行·2023-04-10 20:37

机器学习笔记（5）

【李宏毅机器学习任务五】负责人：王佳旭课程设计人：王佳旭学习打卡内容：推导LR损失函数(1)学习LR梯度下降(2)利用代码描述梯度下降(选做)(3)Softmax原理(4)softmax损失函数(5)softmax

trying52·2023-04-10 19:53

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，

追光者♂·2023-04-10 13:16

NLP-transformer部分知识点

1.ScaledDot-ProductAttention中为什么要除以计算公式：在softmax中起到temperature的作用，即使分布趋于平滑，增加可能性为什么是而不是3、4、5等随便一个数。。。

cyz0202·2023-04-10 09:54

如何用Python实现神经网络softmax多分类模型

这几天在review一些代码，手撸了一个softmax捋一捋思路，谈谈如何从无到有构建一个完整的神经网络模型，完整代码请查阅我的Github:https://github.com/LittletreeZou

松鼠的读书笔记·2023-04-10 09:30

CenterLoss原理详解（通透）

CenterLoss研究背景和意义1.1、Researchbackground1.2、研究成果以及意义（二）论文精度2.1、Abstract2.2、Introduction（三）LossFounction3.1、Softmax

☞源仔·2023-04-10 04:31

深入了解torch.nn.CrossEntropyLoss()

以前的使用都是知其然而不知其所以然看到官网的input和output格式,把自己模型的输入输出设置成跟它一样跑通就好了,但显然这不是对待问题正确的做法,而且自己在写测试代码的时候也出现了报错,所以趁这次机会好好研究一下softmax

宋庆强·2023-04-10 04:30

Python实现softmax反向传播的示例代码

目录概念反向传播求导代码概念softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题。

·2023-04-10 01:53

离线中英文文字图像相似度特征值检测软件（基于CLIP、Transformers等实现）

中英文文字图像相似度特征值检测软件与我之前那篇文章：离线中英文文字图像匹配度检测软件（基于CLIP、Transformers等实现）原理、结构都相似，要想看更具体的描述见该文章，不同之处是输出每句文本对于被检测图片的相似度特征值大小，而不是使用softmax

zoe_ya·2023-04-09 22:47

论文阅读之Fast RCNN

准备0VGGnetSimonyanandZisserman2014思想1相关工作2作者的贡献结构1ROIpooling2多任务损失函数21softmaxlogloss22regressionsmoothL1loss23

mysterymeng1994·2023-04-09 22:35

pytorch.max()的详细解释

torch.max()使用讲解torch.max(input,dim,keepdim=False,*,out=None)->(Tensor,LongTensor)在分类问题中，通常使用max()函数对softmax

可大侠·2023-04-09 12:53

机器学习之sigmoid函数

这是第一次写个人博客类似东西，主要来说说看sigmoid函数，sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid

truezero·2023-04-08 17:48

深度学习原理——41

简单的理解就是，logits和probs的区别logits就是没有经过softmax的输出；probs是logits经过softmax的输出。

晓码bigdata·2023-04-08 16:50

机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归

在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。

陆撄宁·2023-04-08 15:23

机器学习-3.3[拓展]Softmax回归-学习笔记

Softmax回归和Logistic回归对比权重衰减Softmax回归和Logistic回归算法的选择

蓝毛猩猩·2023-04-08 15:52

机器学习笔记 temperature+Softmax

1介绍带temperature的Softmax，用公式描述，可以表示为直观感受一下importnumpyasnpdefexp_tem(x,tau):returnnp.exp(x/tau)/sum(np.exp

UQI-LIUWJ·2023-04-08 15:18

机器学习笔记——多分类与softmax

机器学习笔记——多分类与softmax一、多分类问题1.问题简述2.“一对一”OvO3.“一对多”OvR4.

AgentSmart·2023-04-08 15:36

dejahu的深度学习学习笔记02-softmax分类|Pytorch代码实现

生活中还有很多应用场景不是连续的，预测的结果是离散的，比如识别一个垃圾的种类或者是识别一个花卉的具体种类，这种问题如果使用简单的线性回归是达不到目的的，这个时候就需要引入分类去解决，今天我们一起来看下如何去使用Pyotrch实现Softmax

肆十二·2023-04-08 15:04

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