SoftMax 第42页

【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解

什么是交叉熵三、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数参考链接一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，结合了nn.LogSoftmax

想变厉害的大白菜·2022-11-22 15:22

nn.CrossEntropyLoss()的计算过程

ground-truth标签，p1,p2,…,pn为prediction计算时,y3=1，其他类别的标签=0，原公式等同于：loss=-logp3可以看到：真实标签被处理为one-hot型交叉熵公式的计算已经包含了softmax

哈兰德小助理·2022-11-22 14:15

torch.nn.CrossEntropy用法

然后对每一行使用Softmax，这样可以得到

仁义礼智信达·2022-11-22 14:14

torch.nn.CrossEntropyLoss(),torch.nn.NLLLoss()函数

NLLLoss()损失函数公式：NLLLoss=−1N∑k=1Nyk(log_softmax)NLLLoss=-\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N}y_k(log\_softmax)NLLLoss

chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-22 14:14

Pytorch损失函数torch.nn.CrossEntropy()详解

nn.CrossEntropy原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步：对网络输出做softmax得到y’；使用公式loss=-y*lny'计算最终loss。

云刘刘·2022-11-22 14:11

【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类

信源的信息测度信息熵联合熵与条件熵机器学习中的交叉熵相对熵与交叉熵机器学习中的相对熵与交叉熵[^2]多分类中的交叉熵[^3]Pytorch中的交叉熵nn.CrossEntropyLossnn.BCELoss先给出本文的主要参考：国防科技大学-信息论与编码基础（国家级精品课）1两年前我写过softmax

leSerein_·2022-11-22 14:39

TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition 论文详解

+Linear（softmax）+CRF其中InputEmbedding是将文本字符/词语嵌入到稠密向量BiLSTM/Transfo

xiedelong·2022-11-22 14:31

样本不平衡的数据建模——decoupling representation and classifier

比如ResNet-50，一般有神经网络层+分类层（全连接+softmax）构成。

fcd_abc·2022-11-22 14:03

JavaScript之机器学习5:Tensorflow.js 多分类任务

案例：鸢尾花（iris）分类操作步骤加载IRIS数据集（训练集与验证集）定义模型结构：带有softmax的多层神经网络初始化一个神经网络模型为神经网络模型添加两个层设计层的神经元个数，inputShape

神小夜·2022-11-22 13:28

声纹识别损失函数总结

目录ClassificationobjectivesSoftmaxCross-EntropyA-SoftmaxAM-SoftmaxAAM-SoftmaxAAM-Softmax，AM-softmax，A-softmax

码匀·2022-11-22 12:29

Andrew Ng's deeplearning Course5Week3 Sequence models & Attention mechanism

我们将之前RNN中学到的AlexNet结构最后的softmax层去掉，前面的就是类似于一个编码网络，可以将图片编码成一个向量；然后我们再添加一个R

福尔摩栋·2022-11-22 12:28

android 声纹识别开源,声纹识别开源工具ASV-Subtools.pdf

—声纹识别框架FBankMFCCPLP注册语音声学特征说话人表征分声纹模型后端判别测试语音声学特征说话人表征数GMM/i-vectorNNET/x-vector声纹识别框架图1.背景介绍—声纹识别技术Softmax

本多敏行·2022-11-22 12:57

GCN论文阅读与代码梳理（4）——GAT

1、用softmax对节点进行归一化：2、进阶的，attention机制用

fmf1287·2022-11-22 12:36

unet详解_unet网络讲解，附代码

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feature

weixin_39915500·2022-11-22 12:28

TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解

一、函数介绍函数形式：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels,logits=logits)需要注意的是，此处是最常见的参数形式，

信小颜·2022-11-22 10:24

Tensorflow实现Softmax Regression识别手写数字

一、MNIST数据集MNIST数据集是一个非常简单的机器视觉数据集，由几万张28*28像素的手写数字组成，且这些数字只包含灰度值信息。二、TensorFlow代码实现1#-*-coding:utf-8-*-2"""3CreatedonThuMay1621:39:25201945@author:CFF6"""7importtensorflowastf8fromtensorflow.examples.

weixin_33711641·2022-11-22 10:14

多分类问题：初试手写数字识别

参考视频：09.多分类问题_哔哩哔哩_bilibili文章目录1多分类问题：Softmax2手写数字识别1多分类问题：Softmax解决多分类问题需要用到Softmax分类器将线性运算的所有结果变成正值

吃豆人编程·2022-11-22 10:28

机器学习备忘录_20200627

1.negativesampling往往在word2vec中运用到，在用softmax计算分母的时候，由于语料太大（1-hot），全遍历一遍计算效率不高，很难简单用sotfmax之后的大向量表示各个word

kiki0530·2022-11-22 08:25

FlyAI小课堂：Python机器学习笔记：Logistic Regression

它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫softmax。本文首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些

iFlyAI·2022-11-22 08:24

动手学习深度学习：09softmax回归的从零开始实现（3）

文章目录softmax回归的从零开始实现实现softmax实现softmax回归模型实现交叉熵损失函数将预测类别与真实`y`元素进行比较我们可以评估在任意模型`net`的准确率`Accumulator`

xiao52x·2022-11-22 08:51

动手学习深度学习（总结梳理）——2.Softmax篇章

目录1.Softmoax理论基础2.图像分类数据集2.1数据读取2.2数据探索及可视化操作2.3读取小批量2.4整合组件3.Softmax从0开始实现3.1初始化模型参数3.2定义softmax操作3.3

TheFanXY·2022-11-22 08:51

学习笔记：动手学深度学习 12 softmax回归的从零开始实现

importtorch...:fromIPythonimportdisplay...:fromd2limporttorchasd2l...:...:...:batch_size=256...:train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)BackendQt5Aggisinteractivebackend.Turningint

进击的番茄~·2022-11-22 08:50

【PyTorch深度学习实践】学习笔记第九节实践篇手写数字图像多分类

在这里将引入更加令人激动的概念——多分类softmax分类器、交叉熵、通道等。1、在二分类时，为了映射到0-1时，在线性模型输出后加了激活函数。而softmax的输入不需要再

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-11-22 08:50

深度学习——多分类问题(SOFTMAX MNIST)-学习笔记

深度学习——多分类问题在深度学习里有个经典的数据集MNIST-dataset，它是一个手写的数字照片集合，也是一个经典的多分类的问题这个集合是由0～910个数组成的集合，我们需求是分析输入的数字对应真实数字的概率是多少，说明需要十个标签，十个分类。多分类问题逻辑图把原来只有一个输出，加到10个每个输出对应一个数字，这样可以得到每个数字对应的概率值，这里每个输出做的都是sigmoid二分类（即是非1

爱学习的Gunther·2022-11-22 08:18

《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现

3.6.softmax回归的从零开始实现（动手学深度学习）代码学习笔记importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size

认真学习！！！·2022-11-22 08:47

（八）学习笔记：动手深度学习（Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集）

目录1.softmax回归的理论部分1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3

卡拉比丘流形·2022-11-22 08:47

动手学深度学习之softmax实现

Softmax回归回归VS分类回归估计的是一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出自然区间R\mathbb{R}R跟真实值区别作为损失分类通常为多个输出输出i时预测为第i类的置信度从回归到多类分类

哈哈哈捧场王·2022-11-22 08:13

PyTorch深度学习实践（九）多分类问题-MNIST数据集

多分类问题用SoftMax分类器要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）所以在使用交叉熵损失的时候

此生辽阔·2022-11-22 08:43

动手学深度学习--softmax回归和MLP的pytorch实现

目录softmax从零开始实现导包导入数据初始化模型参数定义softmax操作定义模型损失函数优化函数分类精度训练函数训练预测softmax简洁实现初始化模型参数Softmax的实现优化算法训练多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数模型训练评估多层感知机的简洁实现不难

iwill323·2022-11-22 08:38

AlexNet

最后一个全连接层通过Softmax最终产生的结果将作为输入图片在类别上的得分，例如根据输入一个227✖️227✖️3的图像（长和宽均为227个像素的3通道彩色图），第一个卷积核大小为11✖️11✖️3，

鹏哥亡命天涯·2022-11-22 07:10

人脸识别演变过程中的 softmax loss、center loss、L-Softmax loss、A-Softmax loss、AM-Softmax loss、ArcFace的完整详细讲解

arcface演变过程中的SoftMaxLoss、CenterLoss、L-SoftMaxLoss、A-SoftMaxLoss、ArcFace的完整详细讲解人脸识别流程ArcFace简介ArcFace演变过程

小林记录·2022-11-22 05:36

学习SeqGAN原理

：生成器就是一个CNN网络，我们会将input_x(二分类的)reshape成一个四维的张量，然后通过各种的卷积，pooling操作得到一个结果，然后再经过一个线性操作最终得到只有二维的张量，再做一个softmax

缄默的天空之城·2022-11-22 03:56

【神经网络与深度学习】 Numpy 实现全连接神经网络

输出层的激活函数为softmax函数。损失函数为交叉熵。

乐心唯帅·2022-11-22 03:31

【动手学深度学习】关于“softmax回归的简单实现”报错的解决办法（含源代码）

目录：关于“softmax回归的简单实现”报错的解决办法一、前言二、实现步骤2.1导包2.2初始化模型参数2.3重新审视Softmax的实现2.4优化算法2.5训练2.6源代码三、问题出现四、问题的解决五

旅途中的宽~·2022-11-22 03:22

keras的Sequential神经网络,keras实现卷积神经网络

4、输出层可以用softmax之类的函数，将隐含层的输出归并成一个。代码请自行编写。

普通网友·2022-11-22 03:17

深度学习与PyTroch(二）

文章目录神经网络神经网络工具包Module模块线性层卷积层输入层过滤器（卷积核）池化层池化层作用BatchNorm层激活层Sigmoid函数Tanh函数ReLU函数LeakyReLUSoftmax函数神经网络神经网络是神经系统运转方式的简单模型

飞天小福蝶·2022-11-22 03:05

softmax函数与交叉熵损失

目录softmax函数softmax函数的作用softmax运算计算案例交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作用信息量信息熵相对熵（KL散度）交叉熵计算案例总结参考softmax函数softmax

凉～婷·2022-11-22 02:30

Python深度学习入门笔记之1

感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和偏置感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2.神经网络在神经元内部明确显示激活函数激活函数sigmoid函数函数图像ReLU函数softmax

如魔·2022-11-22 01:21

深度学习入门之神经网络

函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法3层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码实现小结输出层的设计恒等函数和softmax

空LA·2022-11-22 01:42

pytorch深度学习实战lesson10

第十课Softmax回归目录第十课Softmax回归理论部分Softmax回归损失函数1、均方损失2、绝对值损失函数3、哈勃鲁棒损失函数实践部分一、图像分类数据集的读取及其它操作二、softmax回归从零开始实现三

光·宇·2022-11-22 00:53

softmax算法详解

softmax简介在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。

bugmaker.·2022-11-21 21:02

【动手学深度学习】softmax回归在实现过程中，无法在VSCode中绘制动图的解决办法（含源代码）

一、问题提出李沐老师《动手学深度学习》这本书中，3.6节中涉及到softmax回归的从零开始实现，其中有一个绘制动图的程序，展示的效果很好。

旅途中的宽~·2022-11-21 21:19

【动手学深度学习Pycharm实现4】Softmax的从0开始实现

一、背景Softmax跟前面的线性回归模型一样，是一个非常重要的模型，也是所有深度模型的基础，这也是沐神为什么建议我们从0开始实现，了解Softmax的所有细节。

Stick_2·2022-11-21 21:44

03.6. softmax回归的从零开始实现

文章目录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.定义损失函数3.6.5.分类精度3.6.6.训练3.6.7.预测

nsq1101·2022-11-21 21:13

03.7. softmax回归的简洁实现

文章目录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.训练3.7.5.小结3.7.softmax回归的简洁实现本节如在