SoftMax 第18页

YOLOV3简介

网络结构图YOLOV3主要改进：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax1.新的网络结构Darknet-53darknet-53借用了resnet的思想

奋斗_蜗牛·2023-03-28 03:26

Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

本文从一个统一的角度来看待成对的相似度优化问题(PairSimilarityOptimization)，这个问题的目的是让不同类别之间的相似度尽可能小，让同一类别的相似度尽可能大；统一两类损失函数目前大部分的损失函数，以经典的粗分类损失函数SoftmaxCrossEntrophy

默写年华Antifragile·2023-03-27 15:29

RNN正向及反向传播

RNN图示RNN结构图是输入层数据，是隐含层数据，是输出层数据，我们令：每一个是t时刻对应的真实输出，是对进行softmax计算之后得到的估计值。是输入层到隐含

Leo蓝色·2023-03-27 12:18

02 CNN手写数字识别

首先许定义权重w和偏移b）#cnn:1卷积#ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool（激励函数+矩阵卷积加法）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）+softmax

犬夜叉写作业·2023-03-26 23:05

chartgpt 告诉我的，loss 函数的各种知识

通常用于神经网络的最后一层输出的softmax操作之后。2.BCELoss:BCELoss（二元交叉熵损失）是

MYVision_ MY视界·2023-03-26 07:01

torch.tensor与torch.Tensor的使用说明

问题描述在使用pytorch进行softmax，得出每个类别的预测值，再进行NLLloss计算损失函数时，如果真实值是由torch.Tensor构造出来的，会报错：代码如下：importtorch.nnasnntorch.manual_seed

Aleafy·2023-03-25 07:52

torch.max()使用讲解

在分类问题中，通常需要使用max()函数对softmax函数的输出值进行操作，求出预测值索引，然后与标签进行比对，计算准确率。

一位学有余力的同学·2023-03-25 03:45

实现softmax

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28991249Softmax的性质对输入x加上一个实数c后求softmax结果不变。

GoDeep·2023-03-25 00:32

深度学习导论笔记

机器学习的应用：语音识别，图像识别，下棋，对话系统神经元：weight,bias,activationfunction神经网络：输入层,隐藏层,输出层：例如softmaxlayer深度学习的三个步骤：1

还是个小白·2023-03-24 19:21

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.5深度学习基础-图像分类数据集(Fashion-MINIST)

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

李沐-动手学深度学习（七）softmax回归

【总结】softmax是一个多类的分类问题。使用softmax操作子得到每个类的预测置信度。使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。

minlover·2023-03-23 18:15

深度学习里常用的几种损失函数小结

softmax_loss：分类问题常用，可多分类sigmoid_loss：Contrastive_Loss参考：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details

华灯初上月影重·2023-03-23 14:03

Attention Is All You Need模型细节解析

计算公式是：图1其中，Q、K、V是可训练的矩阵，需要注意的是注意力权重的计算只与Q和K以及维度d有关，softmax的输出是一个和为1的向量，用于与V做点乘。如何把一句话转化

Xavier_3921·2023-03-23 09:33

目标检测、实例分割部分网络概述

FCN框架对于一般的分类CNN网络，如VGG和Resnet，都会在网络的最后加入一些全连接层，经过softmax后就可以获得类别概率信息。

bluekhoja·2023-03-22 17:03

2023 Mask R-CNN 改进：DynaMask: Dynamic Mask Selection for Instance Segmentation 论文笔记

乄洛尘·2023-03-22 11:21

基于梯度的优化问题中不可导操作的处理方法总结

x_n)\approx\ln(\sum_{i=1}^ne^{x_i})max(x1,x2,...,xn)≈ln(∑i=1nexi)2.2.2onehot(arg max⁡(x1,x2,...,xn))≈softmax

tyhj_sf·2023-03-21 04:26

Theano-Deep Learning Tutorials 笔记:Multilayer Perceptron

：http://www.deeplearning.net/tutorial/mlp.html这节实现一个多层感知器，就3层，输入到隐藏层用非线性变换把输入映射到线性可分的空间，隐藏层到输入层其实是一个softmax

slim1017·2023-03-20 07:05

Softmax regression

损失函数及梯度假设总共有m个数据，共分为k类，其中第i个数据为，则损失函数如下其中是示性函数，当时为1，否则为0。那么对的第个分量求梯度的公式为：梯度公式推导如果此时要求，那么把与有关的项提出来其中倒数第二个等式是因为

密码八个八·2023-03-20 00:14

神经网络之反向传播（BP）算法代码实现

这里并没有采用Softmax函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用

盐的甜·2023-03-19 22:23

论文阅读 [TPAMI-2022] Augmentation Invariant and Instance Spreading Feature for Softmax Embedding

论文阅读[TPAMI-2022]AugmentationInvariantandInstanceSpreadingFeatureforSoftmaxEmbedding论文搜索(studyai.com)搜索论文

北岭狼人·2023-03-19 07:12

CNN详解-基于python基础库实现的简单CNN

由输入层，卷积层，池化层，全连接层(Affline层），Softmax层叠加而成。卷积神经网络中还有一个非常重要的结构:过滤器，它作用于层与层之间(卷积层与池化层），决定了怎样对数据进行卷积和池化。

倔犟的贝壳·2023-03-19 04:30

word2vec

不能表示词之间的关系，空间太大3.训练方法skip-gramcbow,普通使用skip-gram,diff使用所有预测的one-hot和训练求diff,loss使用softmax函数4.加速训练的方法negativesampling1

若_6dcd·2023-03-19 03:49

预训练机制(2)~Attention mechanism、Transformer

1.2AttentionAlgorithm1.3ScaledDot-ProductAttention1.3.1attentionscale缩放：编辑1.4Self-Attention自注意力机制1.4.1Q、K、V的获取1.4.2matmulforsimilarity1.4.3softmax

天狼啸月1990·2023-03-18 20:36

softmax函数与交叉熵函数详解

一、二分类以上的任务与二分类任务在网络结构上的区别：在逻辑回归模型中，模型最终输出的是样本属于正例的概率p，用1-p表示反例的概率，该模型在输出端具有单个输出结点。那么，对于多分类任务，输出端可以有多个结点，每个结点代表属于某一类的概率，满足约束条件：所有结点的概率和为1。这个约束条件将输出结点的输出值变成一个概率分布。【概率分布用于表述随机变量取值的概率规律，随机事件的所有可能值（随机变量）+对

Allard_c205·2023-03-18 12:38

gensim Word2Vec

翻译自2018-11-28word2vec算法包括skip-gram和CBOW模型，使用分层softmax或负抽样TomasMikolovetal:EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace

雪茸川·2023-03-18 11:41

Self-Attention

关系的函数，结果是一个scalarg是计算位置j处特征表达的函数(2)f可以选多种函数，比如高斯(3)而更进一步，可以先对x_i和x_j进行也正空间转化(4)公式(2)中此时对于给定的i来说可以理解为在j处的softmax

JustWonder·2023-03-18 07:33

fasttext简单理解及应用

在训练时，通过N-gram把词向量喂入模型，输出属于各类的概率，并比对标签修正模型在预测时，输入的是词序列，输出的是属于各类概率，取最大概率实际上还是一个单层的神经网络系统，一般来说损失函数用得softmax

机器不能学习·2023-03-18 07:49

从Transformer到ViT：多模态编码器算法原理解析与实现

Transformer到ViT：多模态编码器算法原理解析与实现模型架构与算法原理ImageTokenEmbeddingMulti-headSelf-attention流程线性变换MatMulScale和softmaxMatMul

易烊千玺铁粉·2023-03-18 07:29

面试中的深度学习基础问题

文章目录BatchNormalization逻辑斯蒂回归（LR,LogisticRegression)交叉熵与softmax激活函数的意义泛化误差（过拟合）逻辑回归（LogisticRegression

酷暑冷冰·2023-03-17 07:04

torch.max 和 torch.argmax的区别

午字横·2023-03-16 06:59

DeepMatch

image.png终于看懂了：模型的直接输出(relu，softmax前一层)是user_emb模型过softmax的权重矩阵是item_emb这么理解：训练样本是用户的点击记录，因而模型的输出认为是用户的表征

7ccc099f4608·2023-03-15 23:41

softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数

softmaxsoftmax，顾名思义，就是soft版本的max。在了解softmax之前，先看看什么是hardmax。

zhaotun123·2023-03-15 02:21

深度学习之softmax损失函数

深度学习之softmax损失函数归一化向量的每个元素均大于0小于1,且和为1，所以可以将其看作归属各个类别的概率。损失函数可以看作真实类别的负对数概率，希望其越小。

小码农--向日葵·2023-03-15 02:47

softmax 损失函数以及梯度推导计算

在考虑数值计算稳定性情况下的Softmax损失函数的公式如下：对所有样本及计入正则化惩罚后，损失函数公式为：我们先从Li看起。f(i,j)即矩阵f(x,w)中的第i,j个元素。

昨日、今日、明日·2023-03-15 02:02

从最优化的角度看待Softmax损失函数

Softmax交叉熵损失函数应该是目前最常用的分类损失函数了，

小白学视觉·2023-03-15 02:59

cs231n_softmax损失函数对权重W求导

一、公式推导基于softmax函数的损失函数形式与SVM大致

清风微升至·2023-03-15 01:42

Softmax损失函数

上一篇博客讨论了SVM的损失函数，本篇博客主要来讨论softmax的损失函数以及两者之间的差别。

lanmengyiyu·2023-03-15 01:41

Softmax函数，损失函数，交叉熵，softmax损失函数详解

Softmax函数：softmax用于多分类过程中，二分类一般是S型函数，S型函数可以看做是softmax函数的特殊形式！

jiao_mrswang·2023-03-15 01:10

【损失函数系列】softmax loss损失函数详解

2.softmaxloss：它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropyloss组合而成的损失函数。先看softmax，其

若曦爹·2023-03-15 01:09

SVM, Softmax损失函数

在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数：平方误差损失SVM损失softmax损失其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。

ef-eve·2023-03-15 01:08

softmax 损失函数

softmax损失函数1.softmax损失函数：归一化指数函数，可以将一个K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使每一个元素的范围在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。

Tompul·2023-03-15 01:30

softmax损失函数

softmax模型的前向传播就是将输入的得分通过softmax运算，变成KKK个概率值。

vivisol·2023-03-15 01:20

命名实体识别不只有BiLSTM+CRF

除此之外工业界的传统方法还包括Softmax、HMM、MEMM、CRF

菜菜鑫·2023-03-14 20:34

python损失函数实现_损失函数python实现

交叉熵素损失函数defpixel_wise_softmax(output_map):exponential_map=tf.exp(output_map)sum_exp=tf.reduce_sum(exponential_map

munich.yi·2023-03-14 11:55

Breaking the Softmax Bottleneck:A High-rank RNN Language Model

Content此篇论文主要完成了:1.通过数学推导，找到并证明了限制RNN-basedLMs的性能瓶颈之一——SoftmaxBottleneck问题2.针对这个瓶颈，提出了一个解决方案——MixtureofSoftmaxesIntroductionLanguageModelingProblemLM

XuueHuu·2023-03-13 12:09

d2l过拟合章节引申出多项式回归流程

核心任务：上一个softmax数据集是图片，这里数据集是随机生成数字，且利用自创多项式进行拟合！

我想吃鱼了，·2023-03-13 07:45

d2l-softmax实现流程

在softmax中从新讲解一下传入传出各个输出量是什么目录数据读取定义累加工具定义预测训练精确度工具：定义任意数据集的精度检测工具定义单个epoch训练流程总训练函数（改正纯数字版本）最终的整体运行命令行

我想吃鱼了，·2023-03-13 07:44

softmax_layer的实现

Softmax层概述Softmax是将神经网络得到的多个值，进行归一化处理，使得到的值在[0,1]之间，让结果变得可解释。

城市郊区的牧羊人·2023-03-12 14:31

深度学习-1

深度学习基础介绍单层神经网络：线性回归和softmax回归多层神经网络：多层感知机1.线性回归例如房价预测，特征为面积房龄，那么模型可以写作：其中x1和x2是权重weight，b是偏差bias损失函数选用

恰似一碗咸鱼粥·2023-03-12 04:37

Information Bottleneck【信息瓶颈IB】

InformationBottleneck【IB】预备知识交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）在DL中，交叉熵损失函数是用作分类问题的，使用它作为LossFunction时，在模型的输出层总会接一个softmax

星空皓月·2023-03-11 19:06

推荐频道

SoftMax