SoftMax

Ng深度学习课程-第二课第三周笔记摘要

测试时的BatchNormSoftmax回归
bebr·2022-12-15 14:46

（记录）tensorflow.keras.models.Sequential和输入层InputLayer以及dense层个人理解

input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dense(64,activation='relu'))model.add(layers.Dense(46,activation='softmax
空筱琳·2022-12-15 09:11

李沐动手学深度学习-学习笔记之线性神经网络

目录1.线性回归1.1损失函数1.2梯度下降2.softmax回归1.线性回归为了解释线性回归，我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）。
zizz7177·2022-12-15 09:22

LSTM+注意力机制

没有找到很好地解释，目前觉得应该是由注意力机制动态生成，是编码器隐藏状态值h和解码器内部隐藏状态值S的函数，然后这个函数通过Softmax函数归一化得到概率即注意力权重。范围在（0,1）。
平行世界里的我·2022-12-15 08:41

深度学习之线性回归——2020.2.13

softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。本文将首先
慕木子·2022-12-15 08:09

transformer的一些注意

Transformer中的mask_Caleb_L的博客-CSDN博客_transformer中的mask1）paddingmask在encoder和decoder两个模块里都有paddingmask，位置是在softmax
人间真正走过~·2022-12-15 07:39

Attention is all you need 论文精读笔记 Transformer

目录前言正文Relativeworks模型架构注意力AttentionPosition-wiseFeedForwardNetworkEmbeddingsandsoftmaxPositionalEncoding
Haulyn5·2022-12-15 07:28

nlp入门赛task6-基于深度学习的文本分类3-BERT

BERT微调将最后一层的第一个token即[CLS]的隐藏向量作为句子的表示，然后输入到softmax层进行分类。
隧隧道道·2022-12-15 07:42

【论文学习笔记】《Attention Is All You Need》

AttentionIsAllYouNeed》论文学习摘要1介绍2背景3模型架构3.1编码器和解码器堆栈3.2注意力3.2.1比例点积注意3.2.2多头注意3.2.3注意力在我们模型中的应用3.3位置前馈网络3.4嵌入和Softmax3.5
FallenDarkStar·2022-12-15 05:02

深度学习笔记一：logistic回归模型与神经网络

激活函数softmax-多
weixin_43356455·2022-12-15 02:06

机器学习之预备知识

机器学习之预备知识1.熵1.1信息熵1.2条件熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5信息增益2.Softmax函数1.熵1.1信息熵表示随机变量的不确定性，熵越大不确定性越大。
风轻云淡_Cauchy·2022-12-15 02:31

Caffe小记

deploy.prototxtsolver.prototxttrain_val.prototxttrain.caffemodeldeploy.prototxt文件中Layer的定义形式layer{name:"data/*"type:"Input/Convolution/ReLU/Pooling/LRN/InnerProduct/Dropout/Softmax"bottom
yukaiwen0102·2022-12-14 23:05

论文阅读笔记(二)ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks

该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由五个卷积层组成，其中一些层之后是最大池化层，还有三个完全连接的层，最后是1000路softmax。为了加快训练速度，我
nofaliure·2022-12-14 22:18

【深度学习】Pytorch 学习笔记

Lecture08:PytorchDataLoaderLecture09:softmaxClassifierpartoneparttwo:realproble
weixin_30341745·2022-12-14 20:31

辣鸡准备稍微碰一下深度学习系列(1/21)---上

1.分验证集2.标签换成独热编码3.最后样子叫上大哥拿家伙开练一、Softmax回归1.Softmax回归部分原理2.大哥风光3.大腿真香前BB  
zszwrsjf·2022-12-14 17:25

softmax原理性质解析并python实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。
Strawssberry778·2022-12-14 13:37

torch.nn.Softmax

importtorchimportmathimporttorch.nnasnninput=torch.Tensor([[0.5450,-0.6264,1.0446],[0.6324,1.9069,0.7158],[0.3224,0.5342,-0.4561]])softmax_input
CtrlZ1·2022-12-14 13:54

目标检测中常用的损失函数汇总

类别损失交叉熵Softmax+交叉熵对于二分类而言，交叉熵损失函数形式
MoMona_W·2022-12-14 11:52

目标检测损失函数

1、分类损失采用一个二分类的softmaxloss用来做分类，
alex1801·2022-12-14 11:21

dejahu的深度学习学习笔记04-关于模型训练你需要了解的一些知识

前面我们讨论了线性回归、softmax分类和感知机这些模型，这些模型构建的过程都是有监督的学习，需要借助大量的样本来学习最优的参数，基本原理时通过链式法则使用梯度下降来对参数进行调整。
肆十二·2022-12-14 07:02

torch.nn.CrossEntropyLoss

因为torch.nn.CrossEntropyLoss内置了Softmax运算，所以在使用torch.nn.CrossEntropyLoss作为损失函数时，不要在网络的最后添加Softmax层！！！
吃成一个胖娃娃·2022-12-14 07:17

torch.nn.CrossEntropyLoss()用法

torch.Tensor]=None,size_average=None,ignore_index:int=-100,reduce=None,reduction:str='mean')这个评价损失将nn.LogSoftmax
仁义礼智信达·2022-12-14 07:43

【pytorch】使用numpy实现pytorch的softmax函数与cross_entropy函数

1.torch.nn.functional.F.softmax公式Softmax(xi)=exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj){Softmax}(x_{i})=\frac{\exp(x_i)}{\sum_j
安安爸Chris·2022-12-14 07:42

Pytorch--新手入门，对于内置交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()的了解

假设神经网络的输出（经过softmax概率化）为x=[0.2,0.7,0.1],假设是一个三分类问题三个输出，输入图像的标签为"1"--也就是公式中的”class“。
方水云·2022-12-14 07:42

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

tf基本知识香农熵交叉熵代价函数cross-entropy卷积神经网络softmax这里用到的tf基本知识tf.tensor-张量,其实就是矩阵。
QRick·2022-12-14 05:35

多标签分类怎么做？教你4招

常用的做法是OVR、softmax多分类多标签学习（Multi-label）：对于每一个样本可能有多个类别（标签）的任务，不像多分类任务的类别是互斥。
Python数据开发·2022-12-14 01:49

应对长尾分布的目标检测 -- Balanced Group Softmax

应对长尾分布的目标检测–BalancedGroupSoftmax文章目录应对长尾分布的目标检测--BalancedGroupSoftmax长尾分布的数据以往应对长尾分布的方法BalancedGroupSoftmax
MezereonXP·2022-12-14 00:24

【看看这长尾学习】解耦训练 Balanced group Softmax

04Overcomingclassifierimbalanceforlong-tailobjectdetectionwithbalancedgroupsoftmax论文观点和表现：现有检测方法在数据集严重倾斜时不能对极少数类进行建模
你好啊：）·2022-12-14 00:19

Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax

分类中的长尾问题（long-tail）论文名摘要分布不均衡BalancedGroupSoftmaxBalancingtrainingsamplesingroups总结论文名OvercomingClassifierImbalanceforLong-tailObjectDetectionwithBalancedGroupSoftmaxhttps
Psahu！·2022-12-14 00:18

【YOLO学习笔记】YOLO v2网络结构

最后的conv层、avgpool层和softmax层是用于分类训练时的输出结构，使用globalaveragepooling。
Lorin99·2022-12-13 14:13

04_线性神经网络_softmax回归笔记

3.4.softmax回归通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：（1）只对样本的硬性类别感兴趣，即属于哪个类别；（2）希望得到软性类别，即得到属于每个类别的概率。
等风来随风飘·2022-12-13 13:42

【人脸识别】MVFace：一个优于CosFace和ArcFace的人脸识别损失

论文题目：《Mis-classififiedVectorGuidedSoftmaxLossforFaceRecognition》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.00833v1
姚路遥遥·2022-12-13 13:37

【研一小白白话理解】各种小知识

知识蒸馏softmax的输出一定是正数，且每个元素和加起来为1。而llog_softmax全部都是负数。
Titus W·2022-12-13 12:19

GCN（详解链接+自己笔记）

有问题的欢迎评论区讨论，没问题的点个赞）以下是自己的笔记：GCN的主要公式（层特征转播公式）：（补充）度矩阵（degreematrix）的定义：GCN例子：假设我们构造一个两层的GCN，激活函数分别采用ReLU和Softmax
一只认真的菜狗·2022-12-13 10:31

NLP十大Baseline论文简述(一) - Word2vec

文章目录前言：目录1.Paper：2.论文摘要：3.论文介绍：4.论文原理4.1CBOW模型：4.2Skip-gram模型：4.3降低复杂度-HierachicalSoftmax（层次Softmax）“
HHVic·2022-12-13 09:41

Pytorch手动实现softmax回归

文章目录简述理论基础回归softmax损失函数读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数计算分类准确率训练模型预测整体代码d2lzh_pytorch.pymain.py简述这次,将会使用到
phac123·2022-12-13 09:36

如何在pytorch中自己实现softmax运算

本文记录如何实现softmax运算。
dlage·2022-12-13 09:36

pytorch-softmax回归

1、softmax回归模型softmax回归模型和线性回归一样将输入特征和权重做线性叠加，softmax回归的输出个数等于标签里的类别数。
我渊啊我渊啊·2022-12-13 09:06

PyTorch实现Softmax回归

1导入模块importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorchvision.datasetsasDatasetimporttorchvision.transformsastransformsimportsys2加载数据FashionMNIST#批量加载数据defdata_iter(mnist_tra
一个不想写代码的程序员·2022-12-13 09:06

pytorch5-SOFTMAX回归手动实现

SOFTMAX回归手动实现importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsysimportd2lbatch_size=256train_iter,test_iter
weixin_38498629·2022-12-13 09:06

pytorch基础操作(四)softmax回归手动实现以及pytorch的API实现

1、softmax解决多分类问题假设每次输⼊是⼀个2×2的灰度图像。我们可以⽤⼀个标量表⽰每个像素值，每个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4。
undo_try·2022-12-13 09:05

pytorch之Softmax回归

理论推导简介softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用
(ノへ￣、)。·2022-12-13 09:05

从头学pytorch(四)　softmax回归实现

FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test．共计10种类别.通过如下方式下载．mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='/home/sc/disk/keepgoing/learn_pytorch/Datasets/FashionMNIST',train=True,download=Tr
昔日の暖阳·2022-12-13 09:35

深度学习基础16（softmax回归使用pytorch框架简洁实现）

softmax回归的简洁实现深度学习框架的高级API能够使实现softmax线性回归变得更加容易。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。
lj_FLR·2022-12-13 09:35

js-divergence的pytorch实现

文章目录参考文档JSD实现代码一些注意事项参考文档pytorch中的kl_div函数关于logsoftmax与softmax的区别KL散度、JS散度、Wasserstein距离–原理JSD实现代码若有纰漏
BierOne·2022-12-13 09:03

js散度计算公式

defjs_div(p_output,q_output,get_softmax=True):KLDivLoss=nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')ifget_softmax
小女孩真可爱·2022-12-13 09:03

使用MindStudio进行ibert模型训练

特别是，I-BERT将Transformer架构（例如，MatMul、GELU、Softmax和LayerNorm）中的所有浮点运算替换为非常近似的整数运算。
weixin_38239810·2022-12-13 00:07

nn.Softmax(dim=1)(outputs) 与 torch.max(probs, 1)[1]的理解

，会得出一个outputs，后遇到torch.max(probs,1)[1]这行代码，不是很清楚它的意思，所以对其进行逐步调试，理清了思路：outputs=model(inputs)probs=nn.Softmax
计算机视觉从零学·2022-12-12 20:01

老狗——理解 “ nn.Softmax（dim=0）“

老狗——理解"nn.Softmax（dim=0）"多维tensor时，对softmax的参数dim总是很迷，下面用一个例子说明importtorch.nnasnnm=nn.Softmax(dim=0)n
VeteranDog·2022-12-12 20:30

nn.softmax的参数使用和数据使用

nn.Softmax，dim=0对于二维数组的dim=0时，将每列的每个元素和这一列的自然指数之和进行比，importtorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatharr=np.linspace
MAR-Sky·2022-12-12 20:30
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