SoftMax 第54页

激活函数逻辑回归_神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax

神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax发布时间：2018-10-0721:32,浏览次数：874,标签：sigmoidtanhReLUsoftmax激活函数作用：将权值结果转化成分类结果

weixin_39975683·2022-02-28 07:56

交叉熵损失函数优缺点_谈谈交叉熵损失函数

连接的softmax层之后的概率分布。tensorflow中的函数为：tf.nn.

weixin_39735012·2022-02-28 07:25

交叉熵损失函数，softmax与数值稳定性

文章目录1.交叉熵损失函数1.1交叉熵损失函数的数学原理1.2交叉熵损失函数的直观理解2.softmax与数值稳定性2.1exe^xex数值溢出问题2.2在TensorFlow中，自定义交叉熵损失函数-

小孟Tec·2022-02-28 07:44

深度学习--TensorFlow（4）BP神经网络（损失函数、梯度下降、常用激活函数、梯度消失&&梯度爆炸）

目录一、概念与定义二、损失函数/代价函数（loss）三、梯度下降法二维w与loss：三维w与loss：四、常用激活函数1、softmax激活函数2、sigmoid激活函数3、tanh函数4、softsign

_睿智_·2022-02-28 07:12

DL-Pytorch-notes 01

目录基本概念训练集、测试集、验证集损失函数优化算法线性回归的神经网络及代码实现线性回归模型的从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现softmax回归的神经网络及代码实现获取Fashion-MNIST

DEREKLN·2022-02-28 07:03

神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解推导softmax交叉熵

神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解softmax交叉熵前面在深度学习入门笔记1和深度学习入门笔记2中已经介绍了激活函数和损失函数，这里做一些补充，主要是介绍softmax交叉熵损失函数。

如魔·2022-02-28 07:01

深度学习：过拟合、欠拟合及其解决方案

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交

HeroCoder·2022-02-27 11:43

那些年使用BERT模型踩的坑~~

文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。

小小叮当同学·2022-02-26 09:32

用pytorch踩过的坑

知乎土豆https://www.zhihu.com/people/FesianXupytorch中的交叉熵pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-02-26 09:00

cs224n作业1学习笔记

1.Softmaxsoftmax函数通常用在机器学习的分类问题中，作为输出层的激活函数。

番茄大圣·2022-02-26 07:05

深度学习入门-基于python的理论与实现（五）误差反向传播法

购买苹果的反向传播1.3.4神经网络中层的概念2简单层的实现2.1参数2.2乘法层的实现-购买两个苹果实例2.3加法层实现-购买两个苹果和三个橘子实例2.4ReLu层参数2.5sigmoid层2.6Affine/Softmax

Nefelibat·2022-02-26 07:30

cs224n学习笔记 4

1一般的分类问题1.1softmaxclassifier训练集的形式是，其中是inputs，是labels；在这里，我们做出一些约定，方便后面进行说明：我们认为是一个d维的向量，表示C个类别中的一类当训练结束

jijijix·2022-02-26 07:25

误差反向传播和深度学习相关技巧总结

king_super123·2022-02-26 07:25

cs224n学习笔记2

已经掌握每个词汇对应的词向量，任务是识别出文本中的词向量的词性和类别词窗口分类模型的思路是在对单词分类时，考虑该词汇和其周围的单词窗口，将包含中心词和上下文的窗口拼接成列向量放入分类器中训练得到其分类Softmax

TARO_ZERO·2022-02-26 07:18

keras lstm关键参数说明

的参数说明比较少，如果没有好好研究lstm，则有时会比较困惑，现将容易理解困惑的三个参数说明一下：Units：指的是每一个lstm单元的hiddenlayer的神经元数量(就是ng课程里面额a,也就是输入到softmax

王发北·2022-02-25 07:57

·2022-02-23 10:19

D5-Fast R-CNN & Faster R-CNN论文解读

这些SVM作为对象检测器，代替了通过微调学习的softmax分类器。在第三个训练阶段，学习bbox回归函数。训练浪费大量内存空间和训练时间。每个候选区域都要经过CNN提取特征，然后前向传播。

处女座的柚子·2022-02-21 07:22

打卡第六天-线性分类器损失函数与最优化（上）

权重正则化权重正则化L2是常用的方法softmaxclassifier损失softmax是某个分类的概率一般会选择softmax方法计算loss

奥润橘·2022-02-20 22:35

机器学习 | 为什么softmax函数需要减去一个max值

softmax背景：在softmax函数对vector值进行计算，转换为[0,1]区间的概率值的时候，往往会先对vector中每个元素减去一个max(vector)值。

AxsPlayer·2022-02-20 03:52

一文读懂anchor-base和anchor-free

简单来说RPN先列举出数万个矩形框，然后用卷积+softmax将这些矩形框分为前景和背景两类，同时对矩形框的边界进行回归修正，而这些矩形框就是anchor。接下来看看具体怎么做。

文冲的笔记·2022-02-19 07:17

总结线性回归和逻辑回归原理以及面试题

目录线性回归概念公式推导评估方法梯度下降线性回归优缺点逻辑回归概念公式推导逻辑回归优缺点softmax回归概念公式推导线性模型中数据不平衡问题建模过程中遇到的问题进行补充关于作者线性回归概念线性回归就是用一条高维一次曲线

爱喝水的lrr·2022-02-19 07:06

Python 人脸识别模型训练

align_dataset_mtcnn.py\~/lfw\~/lfw_mtcnn_160\--image_size160\--margin32\--random_order人脸识别模型训练pythonsrc/train_softmax.py

平原河流·2022-02-17 23:00

keras报错：TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'

问题描述在使用keras搭建网络去运行时，使用了softmax：model=Sequential()……model.add(Activation('softmax'))结果在运行的时候就报错了：Traceback

Cloudox_·2022-02-16 23:33

n-gram模型和word2vector

求解空间符合真实的逻辑hierarchicalsoftmax：CBOW（continuousbackofwords）和Skip-gram带权路径最短和编码

少帅qaz·2022-02-16 05:12

UFLDL新版教程与编程练习（五）：Softmax Regression（softmax回归，向量化）

我这里找不到新版对应这块的中文翻译了，-_-第五节是：SoftmaxRegression（softmax回归），下面我会同时提供向量化与非向量化的代码。softmax回归其实是逻辑回

赖子啊·2022-02-14 23:33

celebA 数据集上的多标签分类

实验只用了1000个数据，另外在celebA数据集上多加了两个标签（有无左耳/右耳）2.生成训练和测试用的tfrecords文件3.定义网络结构（这里用的是类似于mobilenetv2的网络结构）3.softmax

huim·2022-02-14 15:01

学习笔记TF010:softmax分类

回答多选项问题，使用softmax函数，对数几率回归在多个可能不同值上的推广。函数返回值是C个分量的概率向量，每个分量对应一个输出类别概率。分量为概率，C个分量和始终为1。

利炳根·2022-02-14 01:39

交叉熵损失函数和focal loss

一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数（用来获得结果分布）。

骆旺达·2022-02-11 17:15

CS231n：线性分类笔记（下）

refer=intelligentunit原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器译者注：下篇翻译起始处SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结

最后一码·2022-02-11 07:51

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中，下）包括损失函数的内容

原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVM译者注：中篇翻译截止处SOFTMAX分类器SVM和SOFTMAX的比较基

cppnhy·2022-02-11 07:19

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记

原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结线性

buaadf·2022-02-11 07:18

一文绝对让你完全弄懂信息熵、相对熵、交叉熵的意义《繁凡的深度学习笔记》第 3 章分类问题与信息论基础（中）（DL笔记整理系列）

《繁凡的深度学习笔记》第3章分类问题与信息论基础（中）（逻辑回归、信息论基础、Softmax回归）（DL笔记整理系列）[email protected]://fanfansann.blog.csdn.net

繁凡さん·2022-02-11 07:43

（四）YOLO-V3网络架构（※）

YOLO-V3在网络架构上进行了很大程度的修改，特征提取、先验框以及softmax分类都做了改进，效果极佳，可以称为YOLO系列的巅峰巨作（1）多scale先验框（多尺度预测）在V2中为了解决小目标检测的问题

林十六要努力·2022-02-10 09:52

初探softmax

Softmax首先，我们要先了解一下，什么是Softmax？

李_颖Biscuit·2022-02-10 03:42

softmax损失函数-交叉熵

softmax常用来进行多分类，假如有一个4x1向量=[5，2，-1，3]，softmax的计算过程如下所示输入向量和中间向量tsoftmax输出向量，结果的所有元素和为1下式中是标签，是输出预测值。

madeirak·2022-02-09 21:58

【TensorFlow API - 2】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？

top_小酱油·2022-02-09 18:49

交叉熵损失函数原理详解

交叉熵损失函数原理详解之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax

顾子豪·2022-02-08 21:14

day9 -类别不平衡问题

解决方法：1：用Python处理多分类的线性可分问题学习链接如下：SoftmaxRegression模型2：数据预处理学习链接如下：数据预处理方法3：归一化，标准化，正则化学习链接如下：归一化、标准化、

deeann1993·2022-02-08 10:40

softmax and overfitting

softmax这个结果就可以描述为每个类的概率softmax这个结果可以描述为每个类的概率故，不会造成学习慢！是根据信息熵的概念进行求解。

遇见百分百·2022-02-07 05:08

机器翻译技术学习笔记

gatedcnnpositionembedding引入卷积，提高并行化能力非线性计算减少，降低梯度消失问题Adaptivesoftmax提高预测

Necther·2022-02-06 07:43

详解Softmax及求导过程、Python实现、交叉熵

目录前言一、概率学解释二、Softmax求导1.向量微积分2.Softmax的导数三、Softmax的计算和稳定性1.Python实现Softmax三、Softmax层及其导数四、Softmax和交叉熵损失五

pengyou200902·2022-02-04 16:54

Softmax

当softmax层输出一个矩阵是(1000，10)的时候，说明有10个数据，每个数据分为1000类，进行softmax时候，用每一个数据的的元素除以这个数据的sum，如第一次数据（1000，1），那么就用这一列的所有数据求和

哈喽~沃德·2021-12-05 13:05

Python利用三层神经网络实现手写数字分类详解

目录前言一、神经网络组成二、代码实现1.引入库2.导入数据集3.全连接层4.ReLU激活函数层5.Softmax损失层6.网络训练与推断模块三、代码debug四、结果展示补充前言本文做的是基于三层神经网络实现手写数字分类

·2021-11-30 11:56

AlexNet原文翻译

这个神经网络有6000万参数和650000个神经元，包含5个卷积层（某些卷积层后面带有池化层）和3个全连接层，最后是一个1000维的softmax

Fighting_1997·2021-11-27 21:01

动手学深度学习——softmax回归简单介绍

1、首先我们解释一下回归和分类的区别：回归估计一个连续值，比如说预测房子的价格；分类预测一个离散类别，比如说我预测一个图片里面是猫还是狗。例1：MNIST(手写数字识别)10类例2：ImageNet（自然物体分类）1000类2、Kaggle上的典型的分类问题例1、将人类蛋白质显微镜图片分成28类例2、将恶意软件分成9个类别例3、将恶意的Wikipedia评论分成7类3、从回归到多类分类回归：单连续

橙子吖21·2021-11-23 11:20

命名实体识别（NER）算法

文章目录标注方案问题建模评价指标常用的NER方法深度学习方法（insurvey）输入的分布式表示上下文编码解码器实践Bert+SoftmaxBert+CRF参考在论文ASurveyonDeepLearningforNamedEntityRecognition

一只小菜狗:D·2021-11-15 22:00

练习markdown中数学公式的书写

^Tx+b$$sigmoid函数$$\frac{1}{1+e^{-z}}$$二分类代价函数$$J=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y\ln(a)+(1-y)\ln(1-a)]$$softmax

扎哈_·2021-11-13 16:02

人工智能学习Pytorch梯度下降优化示例详解

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度

·2021-11-11 17:19

深度学习(李沐)—————Softmax回归

此次测试发现老是发现缺包，后面发现装的位置不对。先看一下环境文件发现自己的用户名是gluon，所以应该在d21-zh文件目录下进cmd应该输入condaactivategluon然后在各种pipinstallxxx。导入包importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l读取数据集batch_size=256train_iter,t

Alexius Chao·2021-11-09 15:46

吴恩达《神经网络和深度学习》编程作业—numpy入门，函数向量化实现

》编程作业—numpy入门，函数向量化实现1使用numpy构建基本函数1.1sigmoidfunction和np.exp()1.2Sigmoidgradient1.3重塑数组1.4行标准化1.5广播和softmax

Roar冷颜·2021-11-09 13:23

推荐频道

SoftMax

激活函数 逻辑回归_神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax