SoftMax 第27页

Softmax（分类模型基础）——最全重难点解释及代码

文章目录softmax从零开始实现1.图像分类数据集1.1数据集加载与处理1.2读取小批量1.3整合所有组件2.初始化模型参数3.定义softmax操作3.1sum()方法基础3.2softmax操作4

Yuuu_le·2023-01-07 09:45

Token裁剪总结

DynamicViTpaper：https://arxiv.org/abs/2106.02034核心思想是通过一个小的网络结构，根据输入生成各个token保留或丢弃的概率，然后利用Gumbel-Softmax

莫问余年·2023-01-07 09:14

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD

ZDA2022·2023-01-07 09:35

Pytorch实现Softmax和Cross-entropy

Softmax 将输出归一化到（0，1）区间，可以将Softmax输出当作概率，从而使用CrossEntropy计算Loss。

NEUMANN2077·2023-01-07 07:34

经典卷积神经网络--AlexNet分析与pytorch代码

由于是对ImageNet数据集进行分类，所以最后一层的输出会接上softmax，一共1000个输出(ImageNet一共有1000个类别),softma

亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-07 07:35

卷积神经网络之-Alexnet学习

前向传播换一种表达方式三个卷积层三个池化层三个全连接层激活函数用ReLu，卷积层需要BN各层之间的作用卷积层：提取特则relu：非线性表达能力池化层：减少计算量BN层：规范数据分布全连接层：分类前向传播Softmaxloss

码啥码·2023-01-07 07:59

caffe原理之softmax函数

一.softmax简介softmax主要应用的地方是logistic模型对于多分类模型的推广，将多个神经元的输出问题映射到（0,1）区间中，它的公式为当某个类的预测值很大时该类的分量流趋向于1，其他类的分量值就变得很小

weixin_34090643·2023-01-07 04:01

PyTorch中的cross_entropy损失 (交叉熵)解析

torch.nn.functional.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()区别可以参考nn与nn.functional有什么区别1.交叉熵公式其中是经过softmax

小萨1332·2023-01-06 15:05

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数

使用这个函数时应该特别注意out是没有经过softmax处理过的。

Mr.Jcak·2023-01-06 15:35

关于pytorch中的交叉熵损失函数

交叉熵损失函数中包含softmax计算。分类时标签没有转化为one-hot向量，而是作为序号。假如一共有3类，标签序号为0,1,2。softmax得到的向量为[0.7,0.2,0,1]，真实标签为1。

明日何其多_·2023-01-06 15:34

【pytorch】交叉熵损失

需要注意：Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后不

凯子要面包·2023-01-06 14:48

pytorch softmax_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

ShuYini时间:2019-12-22引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax

weixin_39975683·2023-01-06 14:47

pytorch实现softmax函数（tensor类型数据）

最直观的数学解释，softmax函数将输入的几个数据，变成0-1且之和为1的数据再输出。公式如下：意思是，每个经过缩放的元素经过exp函数后的结果，再除以结果之和。

blue@@@@@·2023-01-06 14:47

红酒产地预测问题

导入数据，利用Softmax回归算法预测红酒产地，并输出accuracy,画出ROC曲线。二、实验目的利用Softmax回归算法预测红酒产地，并输出accuracy,画出ROC曲线。

汪程序猿·2023-01-06 14:47

使用交叉熵（CrossEntropyLoss）做多分类问题最后一层是否使用softmax

训练居然有效果，在看它的模型时，发现最后一层没有加softmax，手痒就加上去了，网络又没有了学习能力。于是怀疑是不是最后一次softmax的问题。

alone_Messi·2023-01-06 14:46

Pytorch学习笔记09----Softmax与交叉熵函数

因此，我们还介绍了如何利用Softmax函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的格式要求。

AI Chen·2023-01-06 14:15

理解pytorch损失函数Softmax、crossentropyloss交叉熵

随机生成输入print('x_input:\n',x_input)y_target=torch.tensor([1,2,0])#设置输出具体值print('y_target\n',y_target)#计算输入softmax

三石目·2023-01-06 14:15

Pytorch激活函数

1softmax例子：a=[[1,2,3],[4,5,6]]b=softmax(a,dim=0)这个dim=0是对行操作，dim=1是对列进行操作。

English ONly·2023-01-06 12:22

【Pytorch】Softmax激活函数

文章目录Softmax激活函数Softmax函数的偏导过程代码模拟偏导过程Softmax激活函数功能：不同的输入经过softmax激活函数后，所有的输出都在（0,1）之间，其中较大的输入与其他的输入经过

代码被吃掉了·2023-01-06 12:52

yolov5踩坑记录（自用）

问题1：pytorchcpu与pytorchgpu同时安装时，会报错：Keyalreadyregisteredwiththesamepriority:GroupSpatialSoftmax（和问题2、3

-SillyBird-·2023-01-06 11:32

（机器学习深度学习常用库、框架|Pytorch篇）第（待定）节：卷积神经网络CNN中一些经典网络结构写法

下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层网络结构classLeNet5(nn.Module):"""使用sequential构建

快乐江湖·2023-01-06 11:59

动手学深度学习第三章线性神经网络练习（Pytorch版）

文章目录线性神经网络线性回归小结练习线性回归的从零开始实现小结练习线性回归的简洁实现小结练习softmax回归小结练习图像分类数据集小结练习softmax回归的从零开始实现小结练习softmax回归的简洁实现小结练习线性神经网络线性回归小结机器学习模型中的关键要素是训练数据

看星星的花栗鼠·2023-01-06 11:27

深度学习——Softmax与分类模型

理解我们常见的逻辑回归、SVM等机器学习算法常用于解决二分类问题，对于多分类问题，比如识别手写数字，它就需要10个分类，同样也可以用逻辑回归或SVM，只是需要多个二分类来组成多分类，但这里讨论另外一种方式来解决多分类——Softmax

赠与你的歌·2023-01-06 11:26

《动手学深度学习》第三章——（4）softmax回归的简洁实现_学习思考与习题答案

文章目录重新审视Softmax的实现优化算法训练练习#作者github[源码地址](https://github.com/Zhangshuor/deeplearning/blob/main/chapter_linear-networks

coder_sure·2023-01-06 11:56

动手学深度学习-Softmax与分类模型-Day1

Softmax与分类模型今天完成的依然是day1打卡内容中的~学习内容：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据Softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST

Aileen爱学习·2023-01-06 11:26

【动手学习深度学习】3线性神经网络

预测问题3.1.1.线性回归的基本元素3.1.1.1.线性模型3.1.1.2.损失函数3.1.1.3.解析解3.1.1.4.随机梯度下降3.1.2线性回归的从0开始实现3.1.3线性回归的简洁实现3.2softmax

sumshine_·2023-01-06 11:25

动手学深度学习c0304softmax函数

动手学深度学习3.4softmax回归3.4.1分类问题3.4.2网络框架3.4.3全连接层的参数开销3.4.4softmax运算3.4.5小批量样本的矢量化3.4.6损失函数对数似然softmax及其导数交叉熵损失

Ysdabaicai·2023-01-06 11:53

动手深度学习笔记（十三）3.6. softmax回归的从零开始实现

动手深度学习笔记（十三）3.6.softmax回归的从零开始实现3.线性神经网络3.6.softmax回归的从零开始实现3.6.1.初始化模型参数3.6.2.定义softmax操作3.6.3.定义模型3.6.4

落花逐流水·2023-01-06 11:50

《动手学深度学习》task5_3 卷积神经网络进阶

系统学习《动手学深度学习》点击这里：《动手学深度学习》task1_1线性回归《动手学深度学习》task1_2Softmax与分类模型《动手学深度学习》task1_3多层感知机《动手学深度学习》task2

shiinerise·2023-01-06 11:19

《动手学深度学习》| 2 深度学习基础

线性回归的矢量表示法1.4线性回归的从零开始实现1.5线性回归的简洁实现1.6Keras线性回归练习2图像分类数据集（Fashion-MNIST）2.1数据集介绍2.2数据集获取2.3读取小批量2.4小结3softmax

Marlowe.·2023-01-06 11:48

MindSpore报错SoftmaxCrossEntropyWithLogits sparse为False情况下,只支持2维输入

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary):1.6.0–Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.6–OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ub

当仁先生·2023-01-06 10:41

python调用子函数时参数传递问题

示例代码：importnumpyasnpdefsoftmax(lx):lx-=np.max(lx,axis=1,keepdims=True)print("lx:\n",lx)print("全局变量x地址与局部变量地址是否相同

消灭冰窟窿·2023-01-06 08:42

CrossEntropyLoss交叉熵损失函数，与L1,L2(MSE)优缺点和区别

交叉熵公式如下：在pytorch具体的数据中可以这样理解：推理出的数据会首先经过softmax处理成0-1之间的数据，然后送入-log（）中，出来的解决和真实标签对应位置上的每一个类别加和取均值。

SetMaker·2023-01-06 08:37

tensorflow学习

TensorflowAPI关于Weightdecay的作用关于softmax()的函数softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。

solicucu·2023-01-06 07:40

Pytorch深度学习【五】

softmax回归—分类问题softmax的作用—将多个分类放在0-1之间，变成一个概率分类和回归的区别回归—估计连续值单连续数值输出自然区间跟真实值的区别作为损失分类—估计一个离散类别通常多个输出输出

EngineeringHR7·2023-01-06 03:08

二、Softmax函数

Softmax函数代码：importtorchinput=torch.randn(2,2,3,3)#生成随机张量print("input",input)print("input.size",input.size

614b阿智·2023-01-06 02:59

「PyTorch自然语言处理系列」3. 神经网络的基本组件（中）

上下拉动翻看整个目录1.感知机：最简单的神经网络2.激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4Softmax3.损失函数3.1均方误差损失3.2分类交叉熵损失3.

数据与智能·2023-01-05 23:27

【深度学习】神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“——AndrejKarpathy我绝对同意！然而，部署重量级模型的集成在许多情况下并不总是可行的。有时，你的单

风度78·2023-01-05 22:52

【动手学习pytorch笔记】33.Attention实现

Attention实现importmathimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l带掩码的softmax有些query是不应该看到后面的key

我已经吃饱了·2023-01-05 21:05

李沐老师 PyTorch版——线性回归 + softmax回归的简洁实现（3）

文章目录softmax-regression-concisetorch.nn.init.normal_net.apply方法torch.tensor&torch.Tensor?交叉熵损失函数是什么？

硕欧巴·2023-01-05 21:45

【AI】PyTorch实战（三）：迁移学习

feature+classifier：通常做法就是在大的数据集（比如ImageNet）上训练出一个CNN，然后提取最后一层卷积层或者倒数第二层全连接层的输出作为CNN特征，然后直接使用SVM、贝叶斯或softmax

郭老二·2023-01-05 15:26

损失函数与极大似然估计的联系 | 交叉熵的理解与变化

文章目录极大似然平方损失原文解析交叉熵原文解析logistic的特殊化维度问题交叉熵的信息论理解原文解析信息量信息熵交叉熵softmax+交叉熵深度学习需要定义损失函数，其中，线性回归的损失函数是平方损失

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-05 14:35

交叉熵损失函数与最大似然估计的关系理解

一、softmax分类对于一般的分类问题，已知一共mmm组样本(sample)，每组样本nnn个特征(feature)，令每组样本为列向量x(i)∈Rn\boldsymbol{x}^{(i)}\inR^

天山没有长寿茶·2023-01-05 14:24

深度学习之softmax回归

分类问题概述回归可以用于预测，比如我们提到过的预测房屋价格等。有时候，我们可能也会对分类问题感兴趣，不是关心多少，而是关心“哪一个”：某个电子邮件是否是垃圾邮件某用户可能注册或不注册订阅服务某个图像绘制的是狗，猫还是牛，马这里的分类问题并不包括分析图像，得到图像中未知物品的名称，而是在预定范围下，判断图像中物品是不是已知物品中的某一个。独热编码统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独

薛猫颚的腚·2023-01-05 13:01

python 实现 softmax分类器（MNIST数据集）

这几天在看AndrewNg机器学习的课程视频，正好看到了Softmax分类器那块，发现自己之前理解perceptron与logisticregression是有问题的。

wds2006sdo·2023-01-05 13:29

解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G来自复旦大学、萨里大学和华为诺亚方舟实验室的研究者首次提出一种无softmaxTransformer。

计算机视觉研究院·2023-01-05 13:12

(完全解决）Key already registered with the same priority: GroupSpatialSoftmax

首先，这个问题可以肯定的是：大家都是因为反复安装又删除pytorch导致的。结果就是：importtorch如果是pycharm，然后报上述的错误，如果是Jupyter，不但会报错，而且直接整个notebook都会挂掉，必须关掉重启。解决办法：1.pipuninstalltorchpipuninstalltorch你没有看错，重复运行两次。此时jupyter不再报上述错误，而是一个正常的错误了。2

音程·2023-01-05 11:29

torch导入jupyter内核挂掉

转载自：(72条消息)(完全解决）Keyalreadyregisteredwiththesamepriority:GroupSpatialSoftmax_音程的博客-CSDN博客历经三天终于解决了jupyter

高冰莹·2023-01-05 11:57

SparseCategoricalCrossentropy的from_logits参数探究

比如把[0.2,0.6]变成[0.25,0.75]from_logits=True表示是原始数据，系统会帮你做softmax后再进行计算实验代码:importtensorflowastfimportmathy_true

yxpandjay·2023-01-05 11:25

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。公众号后台回复“模型蒸馏”，下载已打包好的代码。本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“——

ronghuaiyang·2023-01-05 10:19

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