SoftMax 第44页

cs231n-svm和softmax

cs231n-svm和softmaxcs231n-svm和softmax回顾损失函数svm损失函数权值矩阵初始化正则化Softmax损失函数svmvssoftmax总结线性分类器svmsoftmax回顾上一篇我们讲到了线性分类器以及在图像分类当中的应用

zhixuhao·2022-11-20 15:32

【论文阅读】Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation

定义了balancedsoftmaxmethod编码层使用bert编码，鉴于bert最大能到512个词，使用动态窗口对整个文档进行编码。送入bert前，利用标注mention，以便定位实体的位置。

今天NLP了吗·2022-11-20 15:32

机器学习/深度学习/NLP-1-常用激活函数

机器学习/深度学习/NLP-1-常用激活函数sign和sigmoidsignsigmoidsoftmaxtanhRelu参考文献sign和sigmoidsignsign(x)或者Sign(x)叫做符号函数

骑单车的王小二·2022-11-20 14:23

深度学习中的激活函数

深度学习中的激活函数1、sigmoid2、softmax3、tanh4、ReLU5、LeakyReLU6、PReLU 神经网络用于实现复杂的函数，而非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。

CV女神救救我·2022-11-20 14:22

动手学深度学习-pytorch版

Task01线性回归线性回归的基本要素：模型、数据集、损失函数和优化函数Softmax与分类模型多层感知机Task02文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤

qq_30205387·2022-11-20 14:52

【论文阅读】AM-Softmax：Additive Margin Softmax for Face Verification. 1801.05599.【损失函数设计】

：https://blog.csdn.net/weixin_43154149/article/details/122611784文章目录1.四个问题2.论文简介1.Introduction（相关工作：Softmax

I"ll carry you·2022-11-20 14:05

【一文学会】Gumbel-Softmax的采样技巧

目录基于softmax的采样基于gumbel-max的采样基于gumbel-softmax的采样基于ST-gumbel-softmax的采样Gumbel分布回答问题一回答问题二回答问题三附录以强化学习为例

谁把小明注册了·2022-11-20 14:05

Balanced-Meta Softmax: 长尾视觉识别方案解读

摘要·看点在NeurIPS2020上，商汤新加坡团队提出的Balanced-MetaSoftmax(BALMS)，针对真实世界中常见的长尾数据分布提出了新的视觉识别方案。

OpenCV中文网公众号·2022-11-20 14:04

论文阅读笔记：AM-Softmax: Additive Margin Softmax for Face Verification

论文阅读笔记：AM-Softmax:AdditiveMarginSoftmaxforFaceVerificationTags：Deep_Learning_基础论文本文主要包含如下内容：论文地址代码地址

ProYH·2022-11-20 14:03

论文笔记 -- SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity

文章目录SOFT：Softmax-freeTransformerwithLinearComplexityBackgroundMotivation投影相关工作ContributionRelatedwork

博o_Oer~·2022-11-20 14:02

深度学习(增量学习)——ICCV2021：SS-IL: Separated Softmax for Incremental Learning

文章目录前言MethodMotivationSeparated-Softmax实验思考前言该论文从类别不平衡的角度解决持续学习中的灾难性遗忘问题。

菜到怀疑人生·2022-11-20 13:25

Gumbel-Softmax trick

Gumbel-Softmax是一种可导采样技巧，它可以用来对离散分布进行重参数采样。

Michael F·2022-11-20 13:24

correct-softmax:谷歌youtube召回修正样本采样双塔模型

1.简介本文介绍谷歌团队在2019年提出的基于采样偏差修正的双塔模型对大规模语料进行召回推荐。文章免费下载链接：https://sci-hub.se/10.1145/3298689.3346996首先，召回模型框架一般是双塔模型，其中，item塔对大量的item维度内容特征进行编码。通过在batch内采样负样本来计算模型的损失。但在从mini-batch内采样，会有采样偏差，导致模型效果不好。本篇

rosefunR·2022-11-20 13:21

损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）

BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题

一颗磐石·2022-11-20 12:44

深度学习 | (3) Pytorch中的分类问题损失函数

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，

CoreJT·2022-11-20 11:46

chapter_linear-networks：softmax回归

softmax回归sec_softmax参考动手学深度学习教材对应章节：https://zh-v2.d2l.ai/根据课程相关章节的Jupyter文件进行运行得到结果并导出。

weiket·2022-11-20 10:24

第四次作业：猫狗大战挑战赛

将VGG输出的结果转化为对每一类的预测概率，把结果输入到Softmax函数，即将结果进行归一化处理，维度是1，每个结果的范围都在[0,1]中，和为1。屏蔽预训练模型的权重，只训练最后一层的全连接的权

OUC GROUP SE12·2022-11-20 10:11

机器学习算法

机器学习算法介绍LogisticsRegressionSVMSoftmax回归K-MeansKNNDecisionTreeGBDTXGBoost集成学习BoostingBagging多分类、多标签的分类单标签二分类单标签多分类多标签多分类机器学习误区数据问题数据泄露建模问题介绍本篇博客主要介绍基础的机器学习的算法以及误区

RyanC3·2022-11-20 09:52

搞懂到底怎么做的多头注意力

经过softmax之后，第一行表示的含义就是“数”这个字，对整个句子"数学应用题"的每一个字的相关程度.这一行就可以看成关于数字“数”的权重，然后对整个矩阵加权

xhsun1997·2022-11-20 07:35

常见回归和分类的损失函数

分类即预测未知数据的类别，分类模型的输出可以是离散的，也可以是连续的，一般是输出每个类别的概率，分类分为二元分类和多元分类，二元分类如逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM），多元分类如SoftMax、决策树

一切都是未知数·2022-11-20 06:43

GAT图注意力网络

GAT的计算过程：aij=softmaxjeijexp(eij)Σk∈Niexp(eik)a_{ij}=softmax_{j}e_{ij}\frac{exp(e_{ij})}{\Sigma_{k∈N_i

十年前的海苔·2022-11-20 05:12

吴恩达机器学习课程笔记二

文章目录神经网络基础知识神经网络前向传播伪代码前向传播中单个神经元的作用矩阵加速运算训练模型的细节常用激活函数ReLUSigmoidLinearactivationfunctiontanh选择激活函数选择`输出层`的激活函数选择`隐藏层`的激活函数为什么需要非线性激活函数Softmax

Chen的博客·2022-11-20 04:07

回归+损失函数+图片分类数据集

从回归到多类分类从回归到多类分类-均方损失从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例Softmax和交叉熵损失损失函数L2LossL1LossHuber’sRobustLoss图像分类数据(

噜啦l·2022-11-20 03:02

李沐-动手学深度学习-softmax介绍

回归估计一个连续值分类预测一个离散类别1.softmax函数的解释：Softmax从字面上来说，可以分成soft和max两个部分。max故名思议就是最大值的意思。

啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

神经网络的前向传播与反向传播及用numpy搭建神经网络

文章目录前言一.全连接神经网络1.1从单个感知机到神经网络1.2DNN的基本结构1.3前向传播算法1.4梯度下降算法1.5反向传播算法1.6激活函数1.relu函数2.sigmoid函数3.tanh函数4.softmax

刘皮狠·2022-11-20 01:02

【读点论文】EfficientViT: Enhanced Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力

ViT的关键计算瓶颈是softmax注意模块，它的计算复杂度与输入分辨

羞儿·2022-11-20 00:10

Tensorflow:AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘contrib’解决方案

AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute'contrib’解决方案遇到问题：在一次跑相关模型时遇到以下报错prediction_fn=tf.contrib.layers.softmax

赤雁麟·2022-11-20 00:35

Understanding the Behaviour of Contrastive Loss 阅读笔记

对比学习方法有一个共同的损失函数设计，这个softmax函数通过特征相似度的惩罚τ\tauτ来区分正负样本。τ\tauτ控制困难负样本的惩罚力度。

1100dp·2022-11-19 22:55

PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization 阅读笔记

基于代理的方法：代理被看作是一个子数据集的代表，一个标准的基于代理的方法是softmaxcrossentropyloss，其中代理用来表示类。domai

1100dp·2022-11-19 22:25

Softmax分类器

可以使用Softmax输出预测分布。

1100dp·2022-11-19 22:24

AttributeError: ‘tuple‘object has no attribute ‘log_softmax‘

AttributeError:'tuple’objecthasnoattribute'log_softmax’问题描述：pytorch报错“AttributeError:'tuple’objecthasnoattribute

hye0501·2022-11-19 22:52

python卷积神经网络图像,卷积神经网络python实现

怎样用python构建一个卷积神经网络模型上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出

快乐的小荣荣·2022-11-19 22:57

动手学深度学习--课堂笔记softmax回归的从零开始实现

softmax回归是logistic回归的一般形式，logistic回归用于二分类，而softmax回归用于多分类,主要估算输入数据归属于每一类的概率，它输出值个数等于标签中的类别数，是单层神经网络，每个输出的计算依赖于所有的输入

weixin_46480637·2022-11-19 22:50

动手学深度学习--课堂笔记图片分类数据集

softmax是一个非线性函数，但softmax回归是一个线性模型（linearmodel）:是不是线性的是由决策面是否是线性函数决定的，不是由拟合的数据分布决定的。

weixin_46480637·2022-11-19 21:21

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation FCN论文记录

由于CNN网络的特殊性，所以对像素进行预测是时候是将被预测像素为中心的一小块图片作为网络输入进行预测，最后通过一些列卷积、池化、全连接，最后softmax层输出该像素的属于哪一类的概

yzZ_here·2022-11-19 19:19

论文阅读：PRNet

Self-SupervisedLearningforPartial-to-PartialRegistration1、现存问题PointNetLK和DCP证明了基于学习的配准可以比传统方法更快和鲁棒，但是依旧在处理部分-部分配准上效果不好2、创新点引入Gumbel-Softmax

最爱那个微笑的麦蒂·2022-11-19 17:18

python卷积神经网络代码,python卷积神经网络分类

怎样用python构建一个卷积神经网络模型上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出

快乐的小荣荣·2022-11-19 16:50

学习笔记3

深度学习入门（基于python的理论与实现）神经网络简介sigmoid函数代码实现：函数图像：阶跃函数代码实现：函数图像：sigmoid函数与阶跃函数的对比代码实现：函数图像：softmax函数代码定义

码农10087号·2022-11-19 15:14

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

4.5.2数据处理4.5.2.1加载数据集4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题1.对比Softmax

Persevere~~~·2022-11-19 13:35

初探softmax

什么是softmaxSoftmax,又称作归一化指数函数。

xiang_Tree·2022-11-19 11:04

目标检测之端到端：Fast RCNN

输出：特征向量被分享做两次操作（并行）1：经过output为21维的全连接层，用来做softmax分类，对ROI区域做物体识别2：经

王本宝·2022-11-19 11:57

保研面试之机器学习

保研面试机器学习CNN卷积层：提取特征池化层：减少图片特征，避免全连接参数过多=>得到featuremap全连接：按权值分类sigmoid函数：单一分类Softmax（交叉熵损失）多分类，求出概率SVM

Julie Y·2022-11-19 10:49

pretraining+fine tuning

基础数学知识：cos函数可以判断两个向量的相似度：长度=1时长度=2时softmax：few-shotleaning做法：1先用大数据集训练一个神经网络，来从图片提取特征（预训练模型用来提取特征，图片的模型是否使用

人工智能（篮球方向）·2022-11-19 10:42

AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘

1，对于多分类模型，或者输出层使用softmax作为激活函数的的二分类模型pred=np.argmax(model.pred

qq_45860901·2022-11-19 10:36

few-shot learning(三)：Pretraining and Fine Tuning

数学基础余弦相似度softmaxsoftmax会把大的值变大，小的值变小。Few-shotPredictionUsingPretrainedCNN预训练一个大网络提取特征，预测时用到这个网络。

坚硬果壳_·2022-11-19 10:32

什么是 Few-shot learning (小样本学习)？

文章目录定义训练训练过程模型分类主要介绍metricbased的方法SaiameseNetwork一般训练过程TripetLossPretrainingandFineTuningCosineSimilaritySoftmaxClassifierFineTuning

live_for_myself·2022-11-19 10:27

torch.nn.BCELoss

二分类问题对于二分类问题，若使用Softmax函数，则最后一层全连接层的神经元个数为2；若使用Sigmoid函数，则最后一层全连接层的神经元个数为1。

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:56

1.3.3 手写数字识别之损失函数

文章目录概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述上一节我们尝试通过更复杂的模型（经典的全连接神经网络和卷积神经网络），提升手写数字识别模型训练的准确性。

一条大蟒蛇6666·2022-11-19 08:55

2022.7.10第十四次周报

二、KnowledgeDistillation(知识蒸馏)1.KnowledgeDistillation2.Temperatureforsoftmax三、ParameterQuantization（

孙源峰·2022-11-19 08:23

注意力机制（attention）

非参注意力给定一组数据（,）,i=1,2....n最简单的方式给每一组数据添加一样权重大小的注意力更好的注意力方案：Nadataya-Watson核回归用每一个x的距离函数除以所有的距离函数和得到一个该x的比重（类似softmax

0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:51

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