SoftMax

【机器学习之神经网络】损失函数

偏重于一个像素点，而w2均衡为了解决这一问题，加入正则化惩罚项例如，上图的正则惩罚项w2为(1/4)^2*4=1/4这会使得虽然分数相同但是w的损失量不同从而更好地衡量w为了使结果得到概率值而不是分数，用softmax
bahuanxiang5579·2022-11-29 08:30

机器学习/深度学习入门：损失函数

分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）和Softmax交叉熵交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。
M_Z_G_Y·2022-11-29 08:28

Sigmoid激活的是第几维呢？

答案是全维度，将值激活压缩到[0,1]区间，不关维度的事，这一点跟Softmax不一样，Softmax是对指定维度将值激活到[0,1]区间。
Dream Algorithm·2022-11-29 08:25

卷积神经网络——LeNet-5网络及python实现

由上图可知，包含两个卷积层，两个池化层，两个全连接层和一个softmax层。训练过程：首先输入一个32×32的
追剧入迷人·2022-11-29 07:48

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits)Mish神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计SoftmaxSoftmaxSoftmax
连理o·2022-11-29 06:20

系统学习CV-CNN ALL/QA

RCNNfastRCNNfasterRCNN(有时间再读原论文)RPNmaskRCNNroiAlignyolo家族yolov1yolov2yolov3-损失函数部分还要看yolov4yolov5FPN家族BiFPN采样策略NMS家族softmax-NMSMerge-NMSDIOU-NMS
aoaoGofei·2022-11-29 06:15

文本表示（Representation）

（Representation）独热编码(one-hotrepresentation)整数编码Word2vec模型整体理解我的理解CBoW&Skip-gramModel改进方案HierarchicalSoftmaxNegativeSampling
程序员_yw·2022-11-29 06:44

pytorch笔记--softmax回归，李沐课程代码注释

motto：乾坤未定，你我皆是黑马文章目录一、softmax回归二、softmax回归从0开始实现代码1.引入库2.读入数据3.实现softmax3.1softmax函数编辑3.2验证softmax4.
修Bug的阿良·2022-11-29 05:42

深度学习入门之输出层的设计

深度学习入门之输出层的设计参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之输出层的设计前言一、分类与回归二、恒等函数和softmax函数1.恒等函数2.softmax函数三
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-28 22:06

机器学习中交叉熵cross entropy是什么，怎么计算？

项目背景：人体动作识别（分类），CNN或者RNN网络，softmax分类输出，输出为one-hot型标签。
Kenn7·2022-11-28 22:12

机器学习：交叉熵损失函数

1.世上并无负样本softmax的标签是一个向量，但是这个向量中只有一个值为1，所以损失函数中也只会有一项是有值的，其他都是0，所以值也都为0。
我家大宝最可爱·2022-11-28 22:41

机器学习中的交叉熵

文章目录一、背景二、概率论基础知识三、熵≈信息熵（应用领域不同）、相对熵=KL散度、交叉熵、softmax、sigmoid、交叉熵损失四、图像分割如何理解CrossEntropyLoss()参考资料一、
鱼与钰遇雨·2022-11-28 22:34

Dive-into-DL-Pytorch 3.7节softmax分类 读书笔记

一、写在前面本文是《Dive-into-Deep-Learning》一书中文Pytorch版本的3.7节softmax分类读书笔记。笔记仅作个人备忘与记录。
骑猪流浪江湖·2022-11-28 21:19

解决TensorRT同一数据每次返回结果都不一致问题

输出的结果本应是softmax算子输出结果，但是输出结果都是随机的，数值求和结果非1，有的非常大有的非常小非常没有规律。排查了一整天发现是因为我的日志头文件导入的顺序导致这个问题。
怕困难的牛牛·2022-11-28 21:18

3.7_softmax-regression-pytorch

3.7softmax回归的简洁实现我们在3.3节（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。
给算法爸爸上香·2022-11-28 21:14

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.6softmax回归的从零开始实现

在本节中，我们直接实现了基于数学定义softmax运算的softmax函数。这可能会导致什么问题？提⽰：尝试计算exp(50)的⼤小。
Innocent^_^·2022-11-28 21:44

动手学深度学习：3.7 softmax回归的简洁实现

3.7softmax回归的简洁实现我们在3.3节（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。
AI_Younger_Man·2022-11-28 21:12

动手深度学习笔记（十七）4.3. 多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l4.3.1.模型与softmax回归的简洁实现（3.
落花逐流水·2022-11-28 21:07

动手深度学习笔记（十四）3.7. softmax回归的简洁实现

动手深度学习笔记（十四）3.7.softmax回归的简洁实现3.线性神经网络3.7.softmax回归的简洁实现3.7.1.初始化模型参数3.7.2.重新审视Softmax的实现3.7.3.优化算法3.7.4
落花逐流水·2022-11-28 21:06

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.7softmax的简洁实现

尝试调整超参数，例如批量⼤小、迭代周期数和学习率，并查看结果。#此处仅演示一个批量大小改变，其他的自己调参数，注意下面说的即可#调整批量大小至256，得记得重新弄一个网络new_batch_size_256=256new_train_iter_256,new_test_iter_256=d2l.load_data_fashion_mnist(new_batch_size_256)new_net_b
Innocent^_^·2022-11-28 21:01

Datawhale八月组队学习--NLP入门之transformer--Day02-03

提示：本篇博客主要针对下列问题进行展开，关于问题回答是个人的见解，若有不对的地方还望批评指正，感谢~问题1:Transformer中的softmax计算为什么需要除以dkd_kdk?
二进制研究员·2022-11-28 13:27

神经网络与深度学习：分类问题

分类问题1.逻辑回归1.1广义线性回归1.2逻辑回归1.3交叉熵损失函数2.线性分类器3.多分类问题3.1独热编码3.2softmax()函数3.3多分类交叉熵损失函数1.逻辑回归1.1广义线性回归分类问题
Twinkle1231·2022-11-28 13:59

ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax【基础知识总结】

一、ReLU（RectifiedLinearActivationFunction）1、优点2、缺点补充二、Sigmoid1、优点2、缺点三、Tanh四、Sigmoid和Tanh激活函数的局限性五、softmax
旋转的油纸伞·2022-11-28 08:52

deepwalk&node2vec 代码实战

2.2.deepwalk的步骤1、生成graph；2、利用randomwalk生成多个路径；3、训练表示向量的学习；4、为了解决分类个数过多的问题，可以利用分层softmax降低计算复杂度；5、得到每个节点的表示向量
斯外戈的小白·2022-11-28 07:49

深度学习09——多分类问题

目录1.手写数字识别的多分类问题1.1Softmax1.2交叉熵损失1.2.1numpy计算交叉熵1.2.2PyTorch计算交叉熵1.2.3Mini-Batch交叉熵计算2.手写数字识别实战2.1导入库
Top Secret·2022-11-28 07:01

AttributeError: module ‘tensorflow.keras‘ has no attribute ‘Dense‘

model.add(tf.keras.Dense(10,activation=‘softmax’))改为：model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation=‘softmax
且从容.·2022-11-28 01:51

Fater-RCNN

proposals)，每张图片生成300个建议窗口；(4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积featuremap上；(5)通过RoIpooling层使每个RoI生成固定尺寸的featuremap；(6)利用SoftmaxLoss
郝源·2022-11-28 00:19

基于keras采用LSTM实现多标签文本分类（一）

2.多分类即每条语句只有一个标签，在采用神经网络学习时，最后一层的激活函数应采用softmax激活函数，最后选取类别中的最大值作为预测结果。关于sigmoid和softmax的区别此处再说明。
。。。。。。400·2022-11-27 22:36

机器学习常用数学公式

常用函数softmaxsoftmax(x)i=exi∑jexjsigmoidσ(x)=11+e−xgradientofsigmoidσ'(x)=σ(x)(1−σ(x))tanhtanh(x)=1−e−2x1
somTian·2022-11-27 18:19

Pytorch入门知识

一：pytorch.nn常用知识整理构建神经网络1.激活函数（1）softmax函数：将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内；很多时候，Sigmoid作为最后一层的激活函数与交叉嫡代价函数组合；如果需要将输出解释为概率分布
穆杉逐云·2022-11-27 15:29

pytorch四种loss函数, softmax用法

pytorch四种loss函数nn.functional.cross_entropyvsnll_loss适用于k分类问题labels=torch.tensor([1,0,2],dtype=torch.long)logits=torch.tensor([[2.5,-0.5,0.1],[-1.1,2.5,0.0],[1.2,2.2,3.1]],dtype=torch.float)>>>torch.nn
小猫佩奇·2022-11-27 11:40

Pytorch中的KL散度

importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFif__name__=='__main__':x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])x=F.log_softmax
曼车斯基·2022-11-27 11:08

pytorch中的NLLLoss和CrossEntropy

CrossEntropyimporttorchimporttorch.nn.functionalasF先按照流程手动计算CrossEntropyclass_dim=3z=torch.Tensor([[3,1,-3]])ztensor([[3.,1.,-3.]])softmax
snoopy_21·2022-11-27 11:36

pytorch kl散度学习笔记

__name__=='__main__':x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])#x=F.log_softmax
AI视觉网奇·2022-11-27 11:04

Pytorch中CrossEntropyLoss()详解

一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。
cv_lhp·2022-11-27 11:33

【Pytorch】Loss Function

BinaryCross-EntropyCross-EntropyHingeEmbeddingMarginRankingLossTripletMarginLossKLDivergenceLoss3Loss设计4softmax
bryant_meng·2022-11-27 11:33

2021-CIKM-SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering

个人认为亮点在损失函数上，模型大道至简，表现很好；但是拿CCL和BPR比相当于对于每个正样本pair，使用了更多（采样数量）并且权重不等（margin）的负样本，类似于阿里的EBR（21kdd）中提到softmax
Dive_·2022-11-27 10:01

学习笔记四：word2vec和fasttext

word2vec1.1word2vec为什么不用现成的DNN模型1.2word2vec两种模型：CBOW和Skip-gram1.2word2vec两种优化解法：霍夫曼树和负采样1.2.2基于HierarchicalSoftmax
神洛华·2022-11-27 10:54

学习笔记三：MLP基本原理、矩阵求导术推反向传播、激活函数、Xavier

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？
神洛华·2022-11-27 10:24

学习笔记三：深度学习DNN

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？
读书不觉已春深！·2022-11-27 10:21

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：【统计学习方法】感知机对鸢尾花(iris)数据集进行二分类4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax
Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

Udacity机器人软件工程师课程笔记（二十九) - 全卷积网络（FCN）

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样,
Stan Fu·2022-11-27 09:52

深度学习笔记（二十九）卷积神经网络之卷积运算和边缘检测

第二课中系统学习了深层神经网络的改善策略（超参数调试、正则化、网络优化），第一次开始接触偏差/方差分析方法，多种正则化方法减小方差，Mini-batch，多种优化器，BatchNorm，Softmax回归
Mr.zwX·2022-11-27 09:21

学习笔记-基于keras实现基于 fasttext 的 IMDB 数据集的文本分类

1、fasttext核心思想fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。
光头小黑·2022-11-27 08:32

分类模型训练完成，却预测不准的原因

最开始以为模型训练的时候的问题，因为我想要最大概率的结果，而训练的时候是各类标签的概率，所以还需要加一个torch.softmax()。可我后来又发现，那为什么在test数据集上的准确率却很高。
z_x_2003·2022-11-27 07:50

动手学深度学习--pytorch--线性回归，softmax--（2）

线性回归用一个线性回归来预测房价首先明确问题我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格（元）。我们知道这个价格取决于很多因素，如房屋状况、地段、市场行情等。为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。设房屋的面积为，房龄为，售出价格为。我们需要建立基于
刘任杰·2022-11-27 07:38

（pytorch-深度学习系列）pytorch实现线性回归

softmax回归则适用于分类问题。定义两个1000维的向量importtorchfromtime
我是一颗棒棒糖·2022-11-27 07:32

【tensorflow】数字识别 — cnn 算法

 在《数字识别-softmax回归》和《数字识别-rnn算法》两篇博文中分别介绍了使用softmax和rnn算法来对数字进行识别，并且rnn算法相对于softmax回归的基础得到了很大的提升，而在图片分类中
美丽的格桑花888·2022-11-27 05:07

神经网络之输出层设计

一般而言，回归问题用恒等函数，分类问题用softmax函数。1、恒等函数和softmax函数恒等函数：将输入按原样输出，对于输入的信息，不加以任何改动地直接输出。
爱划水的小白·2022-11-27 04:22

深度学习入门之4--误差反向传播法

乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现5激活函数模块化5.1Relu层5.2Sigmoid层5.3Affine层5.3.1Affine层5.3.2批版本的Affine层5.4Softmax
༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17
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