SoftMax 第31页

sklearn逻辑回归参数设置_机器学习100天-Day1504训练模型-softmax回归

说明：本文依据《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》完成，所有版权和解释权均归作者和翻译成员所有，我只是搬运和做注解。第四章是对模型训练内部工作流程的了解，帮助炼丹师们找到恰当的学习模型、算法、数据集。为了尽量简单(懒)，在这里默认已经了解线性回归、多项式回归、损失函数、梯度下降1.简单的线性回归模型，讨论两种不同训练方法的最优解封闭方程求根运算，得到模型在当前训练集上的最优解。

weixin_39527879·2022-12-19 10:34

吴恩达深度学习第二课第三周作业及学习心得体会 ——softmax、batchnorm

写在前面本周课程用了两周完成，因为课程让用tensorflow实现，编码时还是更希望自己手写代码实现，而在实现过程中，低估了batchnorm反向计算的难度，导致算法出现各种bug，开始是维度上的bug导致代码无法运行，等代码可以运行时，训练神经网络的时候成本又总会发散，于是静下心来把整个运算的前向和反向过程认真推导了好几遍，期间参考网上一些资料，但感觉都没有把问题真正说清楚，连续三天的推导后，才

袁野_0073·2022-12-19 09:57

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform=transforms.Compose([2.模型设计classNet(torch.nn.Module):3.损失、优化器4.训练和测试deftrain(epoch):结果：

zoetu·2022-12-19 09:56

深度学习（PyTorch）——多分类问题（Softmax Classifier）

那也就不用自己写dataset再去继承Dataset类；再有是把train和test写成了函数形式，直接在main函数当中调用即可；除了本节课想要实现的代码，刘老师在本节课前一半讲了这些内容：下了很大功夫讲清楚了softmax

清泉_流响·2022-12-19 09:25

008_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第九讲——多分类问题

一、目的使用softmax函数对Minist数据集进行分类二、编程2.1softmax函数我们先来了解一下什么是softmax激活函数：softmax函数，又称归一化指数函数，它是二分类函数sigmoid

王泽的随笔·2022-12-19 09:55

深度学习-吴恩达-笔记-7-超参数调试、Batch正则化和程序框架

测试时的BatchNormSoftmax回归（Softmaxregression）训练一个Softmax分类器深度学习框架TensorFlow【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！

Leon.ENV·2022-12-19 09:24

week 7 吴恩达调参，batch norm，softmax

7.7测试时的BN7.87.9softmaxregression7.10深度学习的框架前言7.1调整参数的过程Turingprogress对于维度小，数据少的数据，我们可以采取普通的网格搜

爱吃肉c·2022-12-19 09:52

【机器学习】欠拟合及过拟合与学习曲线、误差来源

模型训练导航：【机器学习】模型训练：scikitLearn线性模型的公式法与三种梯度下降法求解【机器学习】scikitLearn正则化l1,l2,提前停止【机器学习】逻辑回归logit与softmax学习曲线在固定模型的情况下

颢师傅·2022-12-19 04:32

基于CNN模型的遥感图像复杂场景分类

针对遥感图像中复杂场景分类，文章提出了一种基于卷积神经网络模型的分类方法，在该方法中构建了8层CNN网络结构，并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性，且在模型分类器的选择问题上提供了Softmax

毛毛真nice·2022-12-18 14:57

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文总结

response/logits的知识2、基于feature的知识3、基于relation的知识四、本文提出的传统基于response的知识的蒸馏方法1、softtarget与hardtarget、温度因子T与推广的softmax

LionelZhao·2022-12-18 14:08

变种背包问题_深度强化学习-求解组合优化问题

他们使用注意力机制计算Softmax概率值，将其当做指针（Pointer）指向输入序列中的元素，对输入序列进行组合，最后使用有监督方法对模型进行训练。这篇论文是后面几篇论文的基础

weixin_39613712·2022-12-18 13:35

如何解释线性回归、逻辑回归、softmax回归？

Reference：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/8990073.html回归是什么意思？回归=预测，高尔顿使用最小二乘法研究父母与孩子身高时发现，孩子有回归至平均身高的倾向。高尔顿当时拟合了父母平均身高x和子女平均身高y的经验方程：Y=0.8567+0.516X(单位为米)。可以看到，父代身高每增加一个单位，其成年子女的平均身高只增加0.516个单位，“回归

发狂的火龙·2022-12-18 13:58

论文笔记CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX

目录Gumbel-Softmax分布Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-Through(ST)Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-ThroughEstimator

冰冰冰泠泠泠·2022-12-18 12:33

医学影像总结（二）

目录FCN网络U-NET网络Alexnet网络VGG网络Deeplab网络ASPP网络RNN网络LSTM网络和Con-LSTM网络FCN网络FCN网络改变了CNN网络的末端，也就是最后不采取全连接层+softmax

over_thinker·2022-12-18 10:38

《The Annotated Transformer》翻译——注释和代码实现《Attention Is All You Need》

文章目录预备工作背景模型架构EncoderandDecoder堆栈EncoderDecoderAttention模型中Attention的应用基于位置的前馈网络EmbeddingsandSoftmax位置编码完整模型训练批处理和掩码

神洛华·2022-12-18 07:52

激活函数介绍（绘制图像与介绍篇）

常见的激活函数有Sigmoid,ReLU,Softmax函数。1.Sigmoid函数Sigmoid函数又称Logistic函数，模拟了生物的神经元特性。

梦想.极客·2022-12-17 19:20

[一起学BERT]（一）：BERT模型的原理基础

因为两个词距离越近关系越大，点乘的结果也就越大④最终的value计算softmax计算流程分值->e^x->归一化归一化之后再乘以V矩阵，然后再相加：为什么要

笼中小夜莺·2022-12-17 19:34

深度学习中的四种激活函数

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数，下面会从公式、代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数，首先来明确一下是哪四种：Sigmoid函数Tahn函数ReLu函数SoftMax函数激活函数的作用下面图像

Python中文社区·2022-12-17 19:30

2022吴恩达机器学习课程——第二课（神经网络）

Deeplearning.ai课程】文章目录第一周一、神经元二、神经网络三、代码实现&Tensorflow四、前向传播五、强人工智能六、矩阵乘法(简单，可以跳过)第二周一、用Tensorflow训练神经网络二、激活函数三、Softmax

now_try_·2022-12-17 16:18

2s-AGCN Skeleton-Based Action Recognition 代码学习

joint_data；-graph_spatial（A）-(agcn.py)model(A,B,C;AGCN)-（main.py）train-test-softmaxscoreabone_data；-graph_spatial

傻傻的小幸福go·2022-12-17 14:16

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod

夜风里唱·2022-12-17 11:41

深度学习笔记——算法总结

信息增益,C4.5-信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART,残差)ANN(BP,SGD,sigmodorsoftmax

R3·2022-12-17 11:39

【动手学习pytorch笔记】2.softmax回归

图像分类数据集%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display()读取数据集trans=transforms.ToTensor()mnist_train=torc

我已经吃饱了·2022-12-17 09:52

李沐动手学深度学习 pytorch 在pycharm中无法显示动图

以李沐老师的“softmax简洁实现”为例，先“Ctrl+鼠标左键”打开d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,trainer)中的

穷到学习·2022-12-17 09:51

深度学习（4）——softmax简洁实现

前言上一篇blog详细的讲了softmax的具体实现方法，这些有助于我们逐渐入门深度学习，当然我们强大的Pytorch库中就有现成的方法实现softmax，本章就来展示一下使用方法。

星辰大海_coli·2022-12-17 09:50

1--线性神经网络（softmax回归）

1.1softmax简述1.1.1softmax回归和线性回归的异同首先线性回归是一种回归算法，根据当前数据去学习直线的两个参数，适⽤于输出为连续值的情景。

pepsi_w·2022-12-17 09:49

深度学习基础15（softmax回归的基本实现）

softmax回归的从零开始实现引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

lj_FLR·2022-12-17 09:12

【笔记】动手学深度学习- softmax回归（逻辑回归）

目录图片分类数据集1导入包2使用框架自带的函数去下载这个数据集3定义两个函数来画这个数据集4读取一个小批量数据5softmax回归简洁实现1导入包2构造模型3交叉熵函数计算loss损失4使用学习率为0.1

echo_gou·2022-12-17 09:12

9李沐动手学深度学习v2/逻辑回归（softmax回归（分类））简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#超参数batch_size=256#数据train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#模型#pytorch不会调整input的形状#定义展平层（flatten）保留第0维，展开其他维度为1个向量，保留样本数，展开28*2

xcrj·2022-12-17 09:11

关于李沐深度学习softmax学习中代码出错的问题及解决方法

写在前面：本人使用的是VSCode编译器，解决的是在VSCode中出现的问题创作不易，人走留赞！感谢！问题一：C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py:498:UserWarning:ThegivenNumPyarrayisnotwriteable,

KD_NO_1·2022-12-17 09:10

【计算机视觉】Class Activation Mapping（CAM、GradCAM）特征定位、激活图

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51631163目录论文来源GAP（全局平均池化层）CAM（类激活映射）CAM的缺陷CAM的应用Grad-CAM两者区别输出加softmax

学渣渣渣渣渣·2022-12-17 09:34

CAM(Class Activation Mapping)

论文中原句：beforethefinaloutputlayer(softmaxinthecaseofcategorization),weperformglobalaveragepoolingonthecon

CrazyBlog·2022-12-17 09:03

【图嵌入】DeepWalk原理与代码实战

通过句子中词与词之间的共现关系来学习词的向量表示，如果你忘记了，可以看看我之前的博客：【word2vec】篇一：理解词向量、CBOW与Skip-Gram等知识【word2vec】篇二：基于HierarchicalSoftmax

VariableX·2022-12-17 00:47

Embeding技术：word2vec Parameter Learning Explained

https://arxiv.org/pdf/1411.2738v4.pdf一、主要内容：word2vec模型：CBOW模型：continuousbag-of-wordSG模型：skip-gram优化技术：分层softmax

菜小白—NLP·2022-12-17 00:46

用于移动端食物识别的少样本（few-shot）和多样本（many-shot）融合学习（fusion learning）

.Few-shot和many-shot融合的学习2.1数据集NTU-IndianFood1072.2使用两步知识蒸馏（knowledgedistillation）的many-shotlearning（softmaxloss

EDPJ·2022-12-16 23:07

神经网络损失函数

sotfmax损失1.softmax分类器：softmax函数：其输入值是一个向量（图像），向量中元素为任意实数的评分值（中的），函数对其进行压缩，输出一个向量，其中每个元素值在0到1之间，且所有元素之和为

三分明月落·2022-12-16 19:32

【ML笔记】4、训练模型（线性回归、逻辑回归、多类别逻辑回归）

、多项式回归8、学习曲线9、线性模型的正则化Ridge回归（岭回归）Lasso回归ElasticNet（弹性网络）早期停止法（EarlyStopping）10、逻辑回归逻辑回归的损失函数策略边界11、Softmax

ingy·2022-12-16 18:14

Tensorflow 负loss，解决

下面算loss的是对的loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=self.outputs,labels=self.plac

auto_star·2022-12-16 18:20

【改进DNN】深度学习专项课程学习记录8——超参数调整、批量归一化和Softmax

学习目标笔记1超参数调整1.1超参数调整过程调整的参数：（按照重要性排序）（1）学习率α\alphaα；（2）β\betaβ，隐藏层的神经元数量，小批量的大小；（3）隐藏层数量，学习率衰减。选择最优的参数组合：（1）当数据集很小时，可以用网格遍历的方式；（2）当数据集较大时，用随机方式选择参数；（3）一种对随机取值的改进（从粗到精的策略）：先大范围粗略随机选值，根据结果缩小参数范围，在小范围中以更

小飞狗狗·2022-12-16 17:03

SVM & FC+Softmax 分类

全连接+softmax（适合大样本量）：Y=X@W+bX[b,d]W[d,n]b[n]Y[b,n]Y按行进行softmax，

MallocLu·2022-12-16 13:59

【深度学习一】activation function以及loss function理解

一首先线性回归模型：可以看成是单层神经网络二引入非线性元素，使神经网络可以完成非线性映射，就引入了sigmoid，ReLU，softmax等激活函数Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案

cv_我emo了·2022-12-16 13:13

CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解

参考链接1参考链接2参考链接3参考链接4（一）什么是Sigmoid函数和softmax函数？

浅浅ch·2022-12-16 13:43

机器学习面试

areaundercurve）、PR曲线下面积-PR-AUC回归问题：MAE、MSE、RMSE优化方法梯度下降、批梯度下降、随机梯度下降、momentum、Adagrade、RMSProp、Adam激活函数sigmoid和softmax

workerrrr·2022-12-16 10:52

pytorch深度学习实战lesson36

我们在卷积神经网络里面做图片分类的时候，整个代码写起来看上去非常简单，就是一个softMax出去就完事了。但是因为有边框的加入，使得我们在预测的时候麻烦特别多。今天这里讲的一个技术是锚框。

光·宇·2022-12-16 04:58

损失函数：交叉熵、KLDivLoss、标签平滑（LabelSmoothing）

写在前面的话：input或x表示模型预测结果，target表示标签1.torch.nn.CrossEntropyLoss()是交叉熵计算，输入的预测值不需要进行softmax，也不需要进行log运算！！

FY_2018·2022-12-16 03:12

第四门课：卷积神经网络（第三周）——目标检测

7.非极大值抑制（Non-maxsuppression）8.AnchorBoxes9.YOLO算法10.候选区域1.目标定位定位分类问题：不仅要判断图片中是不是一辆汽车，还要标记出它的位置，用框圈起来softmax

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第三周）——超参数调试、Batch正则化和程序框架

正则化和程序框架1.调试处理2.为超参数选择合适的范围3.超参数调试的实践4.归一化网络的激活函数5.将BatchNorm拟合进神经网络6.BatchNorm为什么奏效7.测试时的BatchNorm8.Softmax

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

外部注意力机制与内部注意力机制

之后注意力可记为A=(α)i,j=softmax(QKT)A=(\alpha)_{i,j}=\text{softmax}(QK^T)A=(

落难Coder·2022-12-16 00:21

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Metric-Agnostic Conditional Embeddings》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法，思想上与RelationNetwork接近，没有明确定义一种度量方法，而是利用卷积神经网络学习并利用softmax

深视·2022-12-15 18:24

解决AttributeError: module tensorflow_core.keras has no attribute Dense

按照视频中代码照敲竟然是错的，无语，使用tab键一步步打开方法选择问题才解决，终于找到Dense方法所在地，附上原代码和改正后代码：model.add(tf.keras.Dense(10,activation='softmax

王壹浪·2022-12-15 16:09

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