SoftMax

【基础知识】pytorch:nn.Softmax()

转载：https://blog.csdn.net/weixin_41391619/article/details/104823086这篇讲的很清楚，转一下本篇主要分析softmax函数中的dim参数,首先介绍一下
nefetaria·2022-12-12 20:59

pytorch softmax 中参数 dim 的理解

首先，先看官方定义dim:AdimensionalongwhichSoftmaxwillbecomputed(soeveryslicealongdimwillsumto1)具体解释为：当dim=0时，是对每一维度相同位置的数值进行
GISer and Coder·2022-12-12 20:59

torch.nn.Softmax()用法

目前网络上对于softmax讲解只停留在三维空间在4维空间里，即B,C,H,W维度关于Softmax不同维度归一化Softmax(dim=0)对第0维度进行归一化，即所有Batch之和为1importtorchx
Lins H·2022-12-12 20:27

nn.Softmax(dim) 的理解

使用pytorch框架进行神经网络训练时，涉及到分类问题，就需要使用softmax函数，这里以二分类为例，介绍nn.Softmax()函数中，参数的含义。
Enterings·2022-12-12 20:57

分类任务常用激活函数之nn.Softmax函数参数dim理解（Pytorch）

nn.Softmax1.介绍2.代码示例3.结果分析1.介绍1）公式定义公式理解：分母为输入向量中的所有元素按照指数方式求和，然后将输入中的每个元素按照指数方式除以分母得到计算结果。
NorthSmile·2022-12-12 20:26

激活函数sigmoid 、tanh、Relu、Leaky Relu 优缺点对比（最全）

1、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数（linear、sigmoid、relu、tanh、leakyrelu、softmax）4、不同激活函数的适用场景什么是激活函数激活函数是确定神经网络输出的数学方程式
flare zhao·2022-12-12 14:48

pytorch中交叉熵损失函数的细节

函数会自动将logit通过softmax映射为概率。使用场景：都是应用于互斥的分类任务，如典型的二分类以及互斥的多分类。网络：分类个数即为网络的输出节点数类型二：F.
Mr_health·2022-12-12 14:16

交叉熵损失函数

交叉熵常用于分类任务中，如有一张牛的图片，经过一个神经网络，softmax函数输出牛的概率为0.8，羊的概率为0.1，猴的概率为0.1。
风来12·2022-12-12 14:44

tfidf特征和word2vec特征

vector_size=32,window=3,min_count=5,sg=0,hs=1,seed=2022)参数解释hs:0指negativesampling（负采样）；1指hierarchicalsoftmaxsg
KimJuneJune·2022-12-12 14:10

深入理解激活函数之softmax

什么是Softmax函数softmax函数首先是一个函数，它将含有K个实值的向量转换为K个总和为1的实值向量。
程序之巅·2022-12-12 13:07

1.Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）

Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）关键点：Softmax回归处理多分类问题，其是Logistic回归在多分类问题上的推广softmax回归使用交叉熵损失函数来学习最优的参数矩阵
十二十二呀·2022-12-12 13:37

机器学习之Softmax回归（Python实现）

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签y可以取两个以上的值。
MachineLP·2022-12-12 13:37

【深度学习】Softmax回归（二）Python从零开始实现

文章目录概述实现步骤导入需要的包读取数据初始化参数实现softmax运算定义Softmax模型定义损失函数计算准确率对模型进行训练进行测试完整代码和实验结果备注概述本文不使用深度学习框架来构建Softmax
Beb1997·2022-12-12 13:06

python(5) softmax回归实例

ToTensor作用将输入转化为Tensor将图片的变量顺序变为(channal,height,width)，规范图片格式将像素取值范围规范到(0，1),归一化DataLoader作用乱序shuffle将数据采样为小批次batch_sizenum_workers实现多图片同时读取设置批次处理函数collate_fn加载数据集并显示图片importtorchimportpandasaspdimpor
青椒鸡汤·2022-12-12 13:04

唐宇迪学习笔记8：逻辑回归算法

Sigmoid函数1、公式2、图像3、解释二、化简与求解Sigmoid函数1、预测函数2、分类任务3、解释Logisticregression1、似然函数2、对数似然3、求导过程4、参数更新5、多分类的softmax
小丑呀~·2022-12-12 13:32

pytorch_lesson8 单层线性回归+二分类逻辑回归+多分类softmax

注：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录一、单层回归网络：线性回归1、单层回归网络的理论基础2tensor实现单层神经网络的正向传播3tensor新手陷阱tensor计算中的第一大坑：PyTorch的静态性tensor计算中的第二大坑：精度问题4torch.nn.Linear实现单层回归神经网络的正向传播二、二分类神经网
斯外戈的小白·2022-12-12 12:27

torch.max()、expand()、expand_as()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。
DaYinYi·2022-12-12 11:53

论文推荐：Rethinking Attention with Performers

重新思考的注意力机制，Performers是由谷歌，剑桥大学，DeepMind，和艾伦图灵研究所发布在2021ICLR的论文已经超过500次引用传统的Transformer的使用softmax注意力，具有二次空间和时间复杂度
deephub·2022-12-12 11:08

多分类问题（softmax函数）pytorch

步骤：#1.preparedataset#2.designmodelusingClass#3.Constructlossandoptimizer#4.Trainingcycle+Test1.preparedataset(与之前相比，添加的步骤：)将输进来的图片要进行transform，将原图像由W*H*C转换成C*W*H，并把图片压缩到[0,1]之间pytorch对图像进行处理的图像顺序是C*W*
编程被我拿捏住了·2022-12-12 09:05

PyTorch 04—多分类问题

softmax分类对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在N个可能不同的值上的推广。
心之所向便是光v·2022-12-12 01:29

pytorch04

梯度常见函数梯度：激活函数及梯度torch.sigmodtorch.tanhF.reluLOSS及梯度MSEAutograd.gradLOSS.backwardF.softmax感知机及梯度链式法则
非畅6 1·2022-12-12 01:52

深度学习中遇到的各种参数总结

，仅供参考深度学习里面的各种参数做一个学习记录1.batchsize，iteration，epoch2.filter，kernel_size，stride，padding3.ReLU，sigmoid，softmax4
躺着醒，醒着睡·2022-12-11 23:28

计算机视觉 - 07 Softmax、微调、resnet、信息熵

1、Softmax（逻辑回归）参考源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41784404https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details
seven_zhouyan·2022-12-11 19:29

resnet(4)------全连接层与softmax

文章目录1.全连接层2.SoftMax算法1.全连接层全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前面几层提取到的特征综合起来。
WFForstar·2022-12-11 19:51

pytorch入门09--Softmax and crossentropy

utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-5&spm=1001.2101.3001.4242#Softmaxandcrossen
奋斗小崽·2022-12-11 17:44

softmax激活函数与softmax损失函数

一、softmax()激活函数在二分类任务中，输出层使用的激活函数为sigmoid，而对于多分类的情况，就需要用到softmax激活函数给每个类都分配一个概率。
請叫我做雷锋·2022-12-11 15:26

李宏毅seq2seq(RNN LSTM GRU seq2seq)

隐藏层的激活函数选用tanh函数(李沫大神的《动手学深度学习》是使用这个激活函数)，对于分类问题输出层选用softmax为激活函数。笔者还看过另一种说法，是直接将隐藏状态连结，计算最终输出。
qq_43501578·2022-12-11 11:40

卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(3)

在前面的两篇文章中，我们分别讲了卷积神经网络的卷积层、池化层、Affine层、Softmax层等基础知识。
生活需要深度·2022-12-11 11:16

RNN代码实现

单层RNN结构这是某一个时刻的RNN网络，输入:at−1a^{t-1}at−1为前一个时刻隐藏层的输出结果xtx^{t}xt当前的输入的向量这里公式上需要tanh与softmax函数，首先写一下tanh
小菜猫est·2022-12-11 07:47

注意力之spatial attention

spatial加权Parameter-FreeSpatialAttentionNetworkforPersonRe-Identificationfeaturemap对通道求和获得H*W矩阵，然后reshape,softmax
我想静静，·2022-12-10 23:58

刘二PyTorch深度学习（八）——多分类问题（Softmax+CrossEntropy）

多分类和交叉熵：（前面层还是用sigmoid，最后一层用softmax）softmax分类器多分类问题需要满足的条件（离散分类）：第一概率要大于0；第二和为1使用交叉熵损失时，神经网络的最后一层是不需要激活的拿到一个图片后
zhaoweiaier·2022-12-10 21:12

Pytorch总结三之 softmax回归用于分类问题

Pytorch总结三之softmax回归用于分类问题上篇博文Pytorch总结二之线性回归算法原理与实现介绍的线性回归模型适⽤于输出为连续值的情景。
明月醉窗台·2022-12-10 21:41

《PyTorch深度学习实践》P9多分类问题（softmax）

softmax：处理多分类①概率和为1②各个概率都＞=0softmax例子：softmax对应的损失函数：code：importnumpyasnpy=np.array([1,0,0])z=np.array
XD101DX·2022-12-10 21:41

LR多分类与softmax多少分类，他们的目标函数是什么？他们的区别是？他们分别适用于什么场景？

复盘：LR多分类与softmax多少分类，他们的目标函数是什么？他们的区别是？他们分别适用于什么场景？
冰露可乐·2022-12-10 21:39

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵
Aroundchange·2022-12-10 21:39

softmax分类器_[ML] 逻辑回归与 Softmax 回归

本文主要内容如下：逻辑回归的概率模型逻辑回归的含义逻辑回归损失函数的由来逻辑回归模型的求解方法：牛顿法、梯度下降法多分类问题的一般处理方法多分类逻辑回归的概率模型Softmax回归形式推导逻辑回归与Softmax
weixin_39908106·2022-12-10 21:37

LR多分类推广 - Softmax回归*

LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有：onevsone策略假设我们有N个类别，该策略基本思想就是不同类别两两之间训练一个分类器，这时我们一共会训练出种不同的分类器。在预测时，我们将样本提交给所有的分类器，一共会获得N(N
weixin_30517001·2022-12-10 21:06

PyTorch深度学习实践09——多分类问题（softmax分类器）

分类问题的输出应该是一个分布：即需要满足单个样本点概率≥0且样本点概率之和=1softmaxlayer：损失函数：CrossEntropyExercise9-1：CrossEntropyLoss和NLLLoss
UnFledged·2022-12-10 21:05

logistic回归分类与softmax回归

目录Logistic回归逻辑回归的定义式：损失函数梯度下降Logistic回归防止过拟合：Softmax回归：loss函数逻辑回归与Softmax回归的联系与神经网络的关系logistic回归（多分类）
奔跑的小仙女·2022-12-10 21:34

PyTorch 入门与实践（四）多分类问题（Softmax）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P8的学习笔记上一篇PyTorch加载数据集中，我们实战了MNIST手写数据集的识别网络，那其实就是一个多分类问题（识别出10个类），这时候就要用softmax
Skr.B·2022-12-10 20:30

python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类

logisticregressionLR)底层代码实现BGD梯度下降算法二分类#####了解sigmoid二分类逻辑回归>>目录逻辑回归前言一、多0-1分类器1.OVO2.OVR3OvOvsOvR：二、softmax
啥都会点的大秀·2022-12-10 20:29

LR多分类与softmax分类

LR多分类与softmax分类LR是一种传统的二分类模型，也可以做多分类模型，其实现思路如下：将多分类模型拆分成多个二分类模型分别训练二分类模型将多个二分类模型进行集成，选取概率值最大的那个作为最终的分类结果
han_liwei·2022-12-10 20:57

【视觉感知--目标检测与定位】YOLOV3多目标识别算法

这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、YOLOV3介绍二、YOLOV3新的网络Darknet-53三、YOLOV3的改进策略1.融合FPN2.用逻辑回归替代softmax
盒子君~·2022-12-10 20:08

深度学习课件-实验1_PyTorch基本操作实验

文章目录一、Pytorch基本操作考察1.11.21.3二、动手实现logistic回归2.12.2三、动手实现softmax回归3.13.2一、Pytorch基本操作考察使用初始化一个×的矩阵和一个×
未来影子·2022-12-10 20:07

对比学习triple loss

对比学习与多分类学习密切相关，包括对比学习损失和softmax分类损失的相关，最大的差别也就是距离的约束条件不同，也可以说是损失函数的不同。因为我目前做的是二分类，所以先简单的看一下二分类的损失。
dingdang111222·2022-12-10 20:05

深度学习入门-03 实现一个简单的神经网络

文章目录1.神经网络2.激活函数2.1sigmoid激活函数和阶跃函数对比2.2激活函数为什么使用非线性的2.3另一常用激活函数-ReLU函数2.4leakyrelu函数2.5softmax函数2.6tanh
我不止三岁·2022-12-10 15:23

从线性回归（Linear regression）到逻辑回归（logistic regression）再到Softmax

第一部分：线性回归1.算法简介定义：给定d个属性描述示例，其中是在第i个属性上的取值，线性模型就是通过属性的线性组合来进行预测:，一般用向量形式写成：,其中,w和b学得之后，模型就得以确定。而线性回归模型是在给定数据集（其中，,），利用线性模型试图学得,使得函数.像这样有d个属性描述的线性函数，也被称为“多元线性回归”（multivariatelinearregression）。为了确定中的w和b
guyu1003·2022-12-10 13:06

最优传输论文(四)Deep multi-Wasserstein unsupervised domain adaptation

MCDA受益于高度自信的目标样本(使用softmax预测)，以最小化按类别的Wasserst
shawchan9·2022-12-10 12:32

2019年CS224N课程笔记-Lecture 11: ConvNets for NLP

BV1r4411想看书吗推荐了一本书～可以自己去了解了解正课内容本周主要是CNN专题从RNNs到卷积神经网络递归神经网络不能捕获没有前缀上下文的短语经常在最终向量中捕获太多的最后单词，如下图例如，如上图，softmax
任菜菜学编程·2022-12-10 06:50

transformer架构解析

架构解析文章目录transformer架构解析模型背景：模型结构整体框架Encoder编码器**SelfAttention**计算自注意力的步骤：MultiHead-Attention残差链接Decoder解码器Softmax
狗都不学计算机！·2022-12-10 03:44
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