SoftMax

pytorch accuracy和Loss 的计算

所以自己去官方文档学习加上自己做了个小实验以及搜索了别人的博客，总是算明白了怎么回事，所以打算写下来记录（纯粹记录，无参考意义）accuracy计算关于accuracy的计算：acc=正确个数/样本总数我们知道，经过模型的输出的最后的一个结果是通过一个softmax
也问吾心·2023-01-15 15:37

机器学习-实验一

掌握基于逻辑回归的二分类算法和基于softmax的多分类算法的设计方法。二、实验原理先拟合决策边界(不局限于线性，还可以是多项式)，再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。
Qutter·2023-01-15 13:57

tensorflow2自制数据集实线猫狗分类

使用relu激活函数激活，采用分类交叉熵用于loss评判，softmax进
qq_27327279·2023-01-15 10:17

chainer-图像分类-EfficientNet_V1代码重构【附源码】

训练过程中直接返回x，测试过程中会进入softmax得出概率并且代码基于chainer实现drop_
爱学习的广东仔·2023-01-15 10:30

卷积神经网络笔记

重新上传取消矩阵运算正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消神经网络的传播都是形如Y=WX+b的矩阵运算；为了给矩阵运算加入非线性，需要在隐藏层中加入激活层；输出层结果需要经过Softmax
初岘·2023-01-15 08:33

000102感知机到神经网络

斋藤康毅文章目录从感知机到神经网络学习基础概念激活函数（activationfunction）sigmoid函数ReLU函数恒等函数三层网络实现权重及偏置的初始化前向（forward）：输入转输出实现输出层softmax
tryiiii·2023-01-14 20:11

Word2vec之零基础入门实战(附代码)

www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram，以及两种解法HierarchicalSoftmax
Congqing He·2023-01-14 14:31

【cs231n Lesson6】 Babysitting the learning process, Hyperparameter Optimization

2023.01.14调参侠初成长记训练数据监视一、数据预处理将数据零均值化二、选取网络结构选取适合的网络结构，进行forwardpass，将正则项设为0，如果是常用的损失函数比如softmaxclassifier
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

3.5 Softmax

关于r1分钟理解pytorch的reshape函数中-1表示的意义_嘟教授的博客-CSDN博客_pytorchreshape关于reshape的用法可以参考上面X.reshape((-1,W.shape[0]))关于autograd用法可参考withtorch.no_grad()详解_失之毫厘，差之千里的博客-CSDN博客_withtorch.no_grad():pytorch中withtorch
Adhere_Chris·2023-01-14 10:37

多分类任务和 Softmax 回归

在我们解决多类线性可分问题的时候，常会遇到单标签二分类问题、单标签多分类问题、多标签算法问题，下面分别讨论。而前面讲的线性分类模型，原则上只能解决二分类问题，但通过一些技巧就可以解决多分类问题。1简介1.1单标签二分类问题单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指标签（label）的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种（AorB）；
长路漫漫2021·2023-01-13 22:04

softmax层_「干货」人脸识别Softmax算法的Loss的演化史概述

最近，人脸识别研究领域的一个主要进展集中在SoftmaxLoss的改进上;主要的改进方法-做归一化以及增加类间，并且近年来引入了基于Softmax的loss研究发展史。
weixin_39597399·2023-01-13 22:29

4、线性分类: SVM, Softmax

4、线性分类上一课最我们介绍了图像分类的问题，任务是从一个固定的类别集合中选一个分配给待识别的图像。最后，我们描述了k-近邻（KNN）分类器，它通过将待标记的图像与训练集中已经标记好的图像进行比较来标记图像。KNN有许多缺点：分类器必须记住所有的训练数据，并将其存储起来，以备将来与测试数据进行比较。这是空间低效的，因为数据集的大小可能是千兆字节。分类测试图像是昂贵的，因为它需要与所有训练图像进行比
qxdx.org·2023-01-13 22:28

Softmax classifier

Softmaxclassifier原文链接SVM是两个常见的分类器之一。另一个比较常见的是Softmax分类器，它具有不同的损失函数。
逗逗飞·2023-01-13 22:28

softmax 理解和c++ 实现

intsoftmax(constcv::Mat&src,cv::Mat&dst){        floatmax=0.0;        floatsum=0.0;        max=*max_element
Andy-Han·2023-01-13 22:27

深入理解softmax

一、softmax的定义及代码实现1.1定义softmax(xi)=exp(xi)∑jnexp(xj)softmax(x_i)=\frac{exp(x_i)}{\sum_j^nexp(x_j)}softmax
草莓酱土司·2023-01-13 22:55

softmax梯度计算

在实际计算中，会遇到数值稳定性(NumericalStabiltity)的问题，因为我们的efke^{f_{k}}efk和∑jefj\sum_{j}e^{f_{j}}∑jefj太大了。大数之间相除很容易导致计算结果误差很大。因此这里需要使用下面的小技巧：efk∑jefj=CefkC∑jefj=efk+log⁡C∑jefj+log⁡c\frac{e^{f_{k}}}{\sum_{j}e^{f_{j}
陆拾柒·2023-01-13 22:48

softmax简洁实现

softmax简洁实现代码部分小结代码部分importtensorflowastffromd2limporttensorflowasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter
林觉棉·2023-01-13 22:18

Softmax计算技巧

初始做法在softmax回归中，定义y^=softmax(o)y^j=exp⁡(oj)∑kexp⁡(ok)(1)(i=1...n,k=1...q)\hat{\mathbf{y}}=\mathrm{softmax
FibonacciCode·2023-01-13 22:16

RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

通常可以先使用sigmoid或者softmax归一化处理一下数据。交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，交叉熵越小说明两者之间越接近。
AI界扛把子·2023-01-13 16:12

NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

引言1.交叉熵的定义1.信息熵2.相对熵（KL散度）3.交叉熵2.交叉熵的实现1.tensorflow实现2.pytorch实现3.tensorflow与pytorch中交叉熵的区别4.引申思考1.两次softmax
Espresso Macchiato·2023-01-13 08:17

图像识别-pytorch-RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'

RuntimeErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\FashionMNIST_FlyAI-ResNet\main.pyin106y_train=y_train.long()107-->108loss=loss_fn(outputs,y_train)109loss_list.append(loss.item())110loss.backward()d:\Anacon
shinner2019·2023-01-13 06:24

mmsegmentation的分割结果可视化

mmsegmentation：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentationimg--->infer,softmax,argmax--->segdefshow_result
Mr.Q·2023-01-13 00:04

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--神经网络的梯度

以交叉熵误差函数举例子：假设权重变化的函数是w，而w就是t的函数，所以有：代码实现：importos,sysimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)defsoftmax
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:28

7.类神经网络训练不起来怎么办（四）损失函数的影响

Classasone-hotvectory=(1,0,0)Tor(0,1,0)Tor(0,0,1)Ty=(1,0,0)^Tor(0,1,0)^Tor(0,0,1)^Ty=(1,0,0)Tor(0,1,0)Tor(0,0,1)Ty^←y′=softmax
Shannnon_sun·2023-01-12 19:02

深度学习_准备工作

而Relu函数不会Softmax：学习率问题学习率过高过或过低都不行反向传播：反向传播即在更新w的时候需要做的事情一步一步的反向求导更
沧海磐石·2023-01-12 14:53

【论文笔记_知识蒸馏_2021】KNOWLEDGE DISTILLATION VIA SOFTMAX REGRESSION

代码地址:https://github.com/jingyang2017/KD_SRRL摘要本文通过知识提炼解决了模型压缩的问题。我们主张采用一种优化学生网络倒数第二层的输出特征的方法，因此与表征学习直接相关。为此，我们首先提出了一种直接的特征匹配方法，它只关注优化学生的倒数第二层。其次，更重要的是，由于特征匹配没有考虑到手头的分类问题，我们提出了第二种方法，将表征学习和分类解耦，利用教师的预训练
乱搭巴士·2023-01-12 13:32

动手学深度学习-李沐（5）

一、Softmax回归1、回归和分类问题回归是估计一个连续值分类是预测一个离散类别（分类从回归的单输出变成了多输出，输出的个数就是类别的个数）2、ont-hot编码格式使用均方损失训练使用最大值标号作为预测
Everyyang·2023-01-12 11:48

神经网络学习随笔

神经网络神经网络简介深度学习简介神经网络介绍神经元是如何工作的激活函数Sigmoid/logistics函数：tanh(双曲正切曲线)RELULeakReLuSoftMax其他激活函数如何选择激活函数隐藏层输出层参数初始化随机初始化标准初始化
最白の白菜·2023-01-12 01:05

arcface loss pytorch源码理解笔记

groundtrouth)上加上一个额外的角度m得到θ+m(m为加的惩罚项)，接着计算cos函数得到cos(θ+m)，再将所有的log乘以特征尺度s，进行re-scale得到s*cos(θ+m)，然后将log送到softmax
wholetus·2023-01-11 23:39

记录一下移植人脸识别arcface loss遇到的问题

arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf作者开源代码：https://github.com/deepinsight/insightface人脸识别有两条研究主线，一种是把他当成分类问题，在训练集上采用softmax
还没入门的炼丹师·2023-01-11 23:39

解析人脸识别中cosface和arcface（insightface）的损失函数以及源码

在centerloss中，指明softMax-basedloss将特征空间呈原点发散状。
咆哮的阿杰·2023-01-11 23:08

【读点论文】CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition，从损失函数的角度优化人脸识别

然而，传统的深部cnn的softmax损失通常缺乏辨别的力量。为了解决这个问题，最近已经提出了几种损耗函数，例如中心损耗，大边距软最大损耗和角软最大损耗。所有这些改进的损失都
羞儿·2023-01-11 23:08

Arcface loss实现MNIST数据集（pytorch）

Arcfaceloss是经过一系列的优化和改进后的结果，因此我们不得不说的是最初始的版本：SoftmaxLoss这是我们传统的Softmax公式，其中，代表我们的全连接层输出，我们在使损失下降的过程中，
更新头像·2023-01-11 23:08

【MindSpore】【人脸识别ArcFace】无法正常作为loss函数使用

步骤是先将网络输出与标签输入到ArcFace中，然后再将ArcFace的结果输入到SoftMaxCE中，将
小乐快乐·2023-01-11 23:08

SphereFace的翻译，解读以及训练

目录论文翻译3.1回顾Softmaxloss3.2softmaxloss中引进角度距离3.3A-softmaxloss的超球体
qianqing13579·2023-01-11 23:37

人脸识别-论文阅读-ArcFace及其由来（SphereFace、CosFace）

ArcFace（建议大家去看论文的第一版）是现在最常用的人脸识别算法，它从softmax、SphereFace和CosFace发展过来，这里就详述一下arcface算法和其发展过程。
AManFromEarth·2023-01-11 23:07

理解Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss

blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/852299881.当label为hardlabel的时候CrossEntropyLoss(x,label)=log_softmax
江汉似年·2023-01-11 23:06

使用cross-entropy （交叉熵）定义loss的概率意义

证明：极大似然的表述如下：softmax函数给出了一个向量y^\hat{\mathbf{y}}y^，它是一个概率分布，满足∑1qyj^(i)=1\sum_1^q\hat{y_j}^{(i)}=1∑1qyj
FibonacciCode·2023-01-11 23:34

Pytorch实现语义分割指标

这个数据先经过softmax在dim=1处处理，然后再选择每个
傺侘·2023-01-11 17:22

Softmax函数与交叉熵

将这个问题进行泛化，推广到多分类问题中，我们可以使用softmax函数，对输出的值归一化为概率值。这里假设在进入softmax函数之前，已经有模
Mingsheng Zhang·2023-01-11 16:02

【小知识】Softmax函数与交叉熵

每天进步一丢丢来自|知乎地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/27223959作者|杀手XIII编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理Softmax
zenRRan·2023-01-11 16:32

softmax分类器matlab代码_【机器学习】对数线性模型之Logistic回归和SoftMax回归，最大熵模型...

来源|AI小白入门作者&编辑|文杰、yuquanle原文链接：【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型mp.weixin.qq.com一、Logistic回归分类问题可以看作是在回归函数上的一个分类
weixin_39768388·2023-01-11 16:32

经典机器学习方法（2）—— Softmax 回归

前文介绍的经典机器学习方法（1）——线性回归适用于连续值预测问题（回归问题），本文介绍适用于离散值预测（分类问题）的softmax回归模型，这是一种基于神经网络的经典分类模型softmax回归和线性回归内部一样是线性模型
云端FFF·2023-01-11 16:32

softmax回归中最大化似然和最小化交叉熵的等价性

softmaxsoftmaxsoftmax回归是一个多分类模型f(X)=softmax(Xn×dWd×k+b1×k)f(X)=softmax(X_{n\timesd}W_{d\timesk}+b_{1\
_森罗万象·2023-01-11 16:00

softmax和logistic回归的区别和联系

  首先先说结论，两者的主要不同体现在（1）softmax用来解决多分类问题，lr解决二分类问题（2）softmax输出每一类的概率值，并确定概率最大的类是正确的，lr只区别是还是不是。
CHNguoshiwushuang·2023-01-11 16:00

Pytorch损失函数总结

softmax层是归一化到0~1之间，先通过指数函数，再指数函数求和除以和假设预测3个类别，总共有a1，a2，a3，b1，b2，b3，c1，c2，c3，共9个
AutoGalaxy·2023-01-11 11:00

标签平滑(label smoothing)

在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot对真实标签进行编码，
谈笑风生...·2023-01-11 10:23

softmax

1.softmax简介softmax一般用于多分类任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。
柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

alexnet实现cifar-10分类

文章目录Alexnetalexnet网络结构网络各层AlexNet参数数量使用到的激活函数Relu函数激活函数Relu激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么
郭小傻·2023-01-11 06:40

BP神经网络

理论推导神经网络通常第一层称为输入层，最后一层\(L\)被称为输出层，其他层\(l\)称为隐含层\((1max){//找到softmax输出的最大概率，视为预测值max=s.output[i];index
weixin_34416754·2023-01-11 00:32
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