SoftMax

CS231n课后作业小结

参考资料：https://www.jianshu.com/p/004c99623104Assignment1：主要是实现softmax、hinge等损失函数以及两层神经网络。
hola_f·2020-09-13 01:20

【论文整理】DNN-Face-Recognition-Papers Angular margin Series

AngularmarginSeries:SphereFace:DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition[WeiyangLiual.,2017]codeAM:AdditiveMarginSoftmaxforFaceVerification
DrogoZhang·2020-09-12 20:17

训练集验证集Loss都很低，并且趋于不变，同时两者精确度也不高

，并且很低查看数据集标签与数据是否对应查看验证集和测试集是否进行数据预处理，包括归一化均值化查看loss损失函数是否选择正确，是否与标签格式相对应查看最后的分类器是否激活函数选择正确，sigmoid和softmax
一枚ET·2020-09-12 20:50

Softmax回归模型

用到的数学概念补充凸集，凸函数，黑塞矩阵简介节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。
valar_self·2020-09-12 19:46

二分类问题打标签label以及求loss的选择——从accuracy底层实现代码理解

2、softmaxwithloss最后一层fc的输出设置为两个结点，输入的label依旧是0或者1。
每天都要深度学习·2020-09-12 18:42

深度学习之DeepFM实操演练

原理实现方法实操演练数据集说明建模过程运行结果后续计划DeepFM原理论文传送门DeepFM使用FactorizationMachine处理低阶特征组合，使用DNN处理高阶特征组合，然后将全部组合送入sigmoid或者softmax
yftadyz·2020-09-12 18:24

关于 session | saver.restore|resnet

自己又初始化了一遍参数，影响预测效果bug.2:Tensor(“cost/Const:0”,shape=(1,),dtype=int32)mustbefromthesamegraphasTensor(“softmax_cross_entro
Simplicity_·2020-09-12 16:13

深度之眼Paper带读笔记GNN.04.metapath2vec

文章目录前言论文结构基础知识补充研究背景本文研究的对象模型框架研究意义研究成果论文泛读摘要核心论文标题论文精读metapath2vec详解问题定义细节一：Heterogeneousskip-gram细节二：Meta-Path-BasedRandomWalks细节三：softmaxandnegativesampling
oldmao_2001·2020-09-12 15:24

NLP以赛代练 Task5：基于深度学习的文本分类 2

词向量1.Skip-grams原理和网络结构2.Skip-grams训练2.1Wordpairsand“phases”2.2对高频词抽样2.3Negativesampling3.HierarchicalSoftmax3.1
Debroon·2020-09-12 13:29

DeepGlint AI编程练习赛: 对抗性攻击

DeepGlintAI编程练习赛:对抗性攻击题目大意思路代码题目大意给定神经网络表达式：Y=softmax(W2×ReLU(W1×X))Y=\text{softmax}(W_2\times\text{ReLU
lih627·2020-09-12 12:01

PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算示例:注意:官方提供的softmax交叉熵求解结果关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE示例
_icrazy_·2020-09-12 11:10

【论文笔记】Image Classification with Deep Convolutional Neural Network

AlexKrizhevsky在ImageNet大赛中获胜的代码的说明文章1.整体架构OverallArchitecture//概括：5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层。
lLYDl·2020-09-12 09:06

Andrew Ng Deep Learning Tutorial中Softmax分类器梯度求导过程

AndrewNg的deeplearningtutorial中Softmax分类器求梯度的过程省略了，他直接给出Δθ(k)J(θ)=−∑i=1mx(i)((y(i)=k)−exp(θ(k)Tx(i)∑Kj
Pekary·2020-09-12 07:56

word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

1.基于HierarchicalSoftmax的模型概述我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。
hengxingheng·2020-09-12 06:22

CS231n Assignment 1(一)

@[TOC](CS231nAssignment1(一))这篇文章就用来说说CS231nA1Q1-Q3主要教的东西，还有计算SVM、Softmax损失函数和梯度的全矢量化（fully-vectorized
正在上路的猎兔犬·2020-09-12 04:02

pytorch文档学习

、2.bn主要是为了让每一批次数据具有方差一致性3分类神经网络输出是一个向量，使用softmax或sigmiod使其变
树莓派派酒·2020-09-12 00:54

在深度学习中Softmax交叉熵损失函数的公式求导

(以下部分基本介绍转载于点击打开链接)在深度学习NN中的output层通常是一个分类输出，对于多分类问题我们可以采用k-二元分类器来实现，这里我们介绍softmax。
zq18239961260·2020-09-11 23:11

手动推导softmax神经网络反向传播求导过程——softmax前世今生系列(6)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。
佚名兄·2020-09-11 23:56

神经网络中的softmax层为何可以解决分类问题——softmax前世今生系列(3)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。
佚名兄·2020-09-11 23:23

softmax函数名字的由来(代数&几何原理)——softmax前世今生系列(2)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。
佚名兄·2020-09-11 23:23

sigmoid、softmax和交叉熵损失函数

1.sigmoid和softmax的关系？参考2.二分类时，最后的输出层应该是1个神经元还是2个神经元？
xytywh·2020-09-11 23:35

机器学习之回归算法（线性回归推导和实战）

1、主要回归算法线性回归Logistic回归Softmax回归梯度下降特征抽取线性回归案例2、什么是回归算法3、线性回归推导参考其中n为特征值的个数误差众所周知，当我们吧数据进行拟合后，不可能所有的数据均落在拟合线或者拟合平面内
Hubert_xx·2020-09-11 23:25

caffe中 softmax 函数的前向传播和反向传播

1.前向传播：templatevoidSoftmaxLayer::Forward_cpu(constvector*>&bottom,constvector*>&top){constDtype*bottom_data
weixin_30615767·2020-09-11 22:47

损失函数改进方法总览

1、LargeMargeSoftmaxLossICML2016提出的LargeMargeSoftmaxLoss（L-softmax）通过在传统的softmaxloss公式中添加参数m，加大了学习的难度，
AI之路·2020-09-11 22:19

关于SoftMax函数的一些介绍

前言SoftMax函数是在机器学习中经常出现的，时常出现在输出层中。
dfsanshi·2020-09-11 22:32

nn.KLDivLoss

并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用；用label_smoothing就采用这个；公式：公式理解：p(x)是真实分布，q（x）是拟合分布；实际计算时；通常p（x）作为target，只是概率分布；而xn则是把输出做了LogSoftmax
咕噜咕噜day·2020-09-11 22:22

softmax函数的原理

softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内。
姬香·2020-09-11 22:17

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（1）softmax函数理解与应用

lessonId=1003734105&courseId=1003223001该节课中提到了一种叫作softmax的函数，因为之前对这个概念不了解，所以本篇就这个函数进行整理，如下：维基给出的解
Naruto_Q·2020-09-11 22:38

四、卷积神经网络

卷积神经网络二、深度卷积网络：实例探究注：卷积神经网络中的参数计算：https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html三、目标检测四、人脸识别五、风格迁移注：Softmax
Katherine_0214·2020-09-11 22:49

分类评分函数 score function

文章目录从图像到标签分值的映射多类SVM分类器Softmax分类器SVM和Softmax的比较从图像到标签分值的映射一个线性映射：f(xi,W,b)=Wxi+b\displaystylef(x_i,W,
羊肉串串魅力无穷·2020-09-11 22:34

为什么交叉熵损失可以提高具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，而使用均方误差损失则会存在很多问题

一、均方误差的权值更新过程（举例说明）代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【a=σ(z),wherez=wx+b】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：因为sigmoid函数的性质，导致σ′(z
guoyunfei20·2020-09-11 21:27

Softmax分类器与cross entropy损失函数

Logisticregression采用的sigmoid函数是损失函数为：2.Softmax回归模型Softmax回归用于多类分类，假设有k个分类，则其中1/是为了归一化。
William_Dong·2020-09-11 21:59

sigmoid、Relu、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数

目录sigmoid：relu:softmax:交叉熵Crossentropy:sigmoid：，它的导数,为单调递增函数。
dabingsun·2020-09-11 21:20

《动手学深度学习》Day2:Softmax与分类模型

文章目录一、softmax的基本概念二、交叉熵损失函数三、模型训练和预测四、获取Fashion-MNIST训练集和读取数据五、softmax的Pytorch简实现5.1初始化参数和获取数据5.2定义网络模型
陈小虾·2020-09-11 21:30

Caffe 代码解读之 softmax layer

转自http://zhangliliang.com/2015/05/27/about-caffe-code-softmax-loss-layer/关于softmax回归看过最清晰的关于softmax回归的文档来源自
白鹭飞燕·2020-09-11 21:18

模型正则化与梯度消失或爆炸问题小记

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回归用到的交叉熵损失函数。机器学习
.Harole·2020-09-11 21:46

softmax

softmax函数softmax函数，又称归一化指数函数。是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。
KKKKu1977·2020-09-11 21:18

Softmax多分类算法的最易懂推导

这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归（SoftmaxRegression)推导思路为：首先证明多项分布
区块链斜杠青年·2020-09-11 21:16

深度学习中，逻辑回归(交叉熵)，softmax损失函数的推导，以及sigmoid, relu, tanh, softmax函数的用处

sigmoid,relu,tanh,softmax函数的用处其中作为激励函数的有:(1)g(z)=sigmoid(z)=(2)g(z)=relu(z)=max(0,x)(3)g(z)=tanh(z)=以上激励函数作用为构造非线性模型
zq18239961260·2020-09-11 21:01

神经网络正向传播及反向传播原理分析——softmax前世今生系列(5)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。
佚名兄·2020-09-11 21:21

softmax函数的正推原理——softmax前世今生系列(1)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜梳理了整个神经网络工作的基本原理。
佚名兄·2020-09-11 21:21

神经网络权重更新的原理和方法——softmax前世今生系列(7)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。
佚名兄·2020-09-11 21:21

一张图说明softmax layer是什么

在读深度学习相关论文的时候经常看到softmaxlayer这个鬼东西，一直很懵逼，直到我看到了这张图23333中间蓝色区域表示一层layer，左边输入右边输出。softmaxlayer的意思就明白了。
熊彬程的博客·2020-09-11 21:45

bp反向传播+3层全连接神经网络+softmax交叉熵损失+代码实现详解

引言上学期选了"模式识别与机器学习"这门课，但是没有选"模式识别"这门硬课，略有遗憾，因此博主想利用假期补一补基础。一、理论部分如标题所述，本文探讨的是bp反向传播这一经典算法。算法分析如下:三、代码部分1、初始化训练数据fromnumpyimportarray,dot,exp,transpose,hstack,vstack,random,arange,linalgfrommathimportlo
野生蘑菇菌·2020-09-11 21:15

BP神经网络中交叉熵作为损失函数的原理——softmax前世今生系列(4)

导读：softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。
佚名兄·2020-09-11 21:54

神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总

可能性最大的原因是你用了relu作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。
Andrewlu58·2020-09-11 20:07

Soft_max算法

sigmoid中激活函数为：softmax函数形式如下：与sigmoid函数一样，归一化多分类到[0,1]区间。
明明1234明·2020-09-11 15:34

MXNet创建新的操作层（详细）

本文主要参考MXNet官网关于构建softmax层的例子[1]，以及使用numpy定制新操作[2]两个部分。
kealennieh·2020-09-11 14:04

Stanford UFLDL教程 池化Pooling

理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如softmax分类器，但这样做面临计算量的挑战。
GarfieldEr007·2020-09-11 13:55

毕业设计之「测试实验及结果分析」（一）

毕业设计之「神经网络与深度学习概述」（一）、毕业设计之「神经网络与深度学习概述」（二））中对神经网络与深度学习做了简单的概述（主要介绍本章节中完成两个项目所用的一些基础概念）包括激活函数、梯度下降、损失函数、softmax
石璞东 | haha·2020-09-11 11:32
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