SoftMax 第61页

回归(regression)与分类(classification)的区别

另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接

judyge·2020-09-15 07:40

softmax与sigmoid, 交叉熵,多分类与多标签分类

https://www.cnblogs.com/nopassword/p/8192474.html一:什么是softmax?

wanghua609·2020-09-15 01:13

卷积层上的滑动窗口（将全连接层转化为卷积层）

全连接层转化为卷积层一、FC网络在有全连接层的网络中，第一个FC是将上一层5*5*16的多维数据拉成一行，转化为1*1*400，在通过一个变换矩阵，变成第二个FC，然后经过softmax输出预测结果。

陶宝大人·2020-09-15 01:21

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数，需要自己计算log和softmax的概率值，然后从才能作为输入输入[batch_size,channel,h,w]目标[batch_size,h,w]

起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:49

F.cross_entropy和F.binary_cross_entropy_with_logits

F.cross_entropy函数对应的类是torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss

起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:49

AlexNet论文总结与代码实现

AlexNet包含6千万个参数和65万个神经元，包含了5个卷积层，其中有几层后面跟着最大池化（max-pooling）层，以及3个全连接层，最后还有一个1000路的softmax层。

ZLuby·2020-09-14 21:34

softmax回归

在本篇文章中，将继续来探讨广义线性模型的一个重要例子，它可以看成是Logistic回归的扩展，即softmax回归。我们知道Logistic回归只能进行二分类，因为它的随机变量的取值只能是

LB_莫贺延碛·2020-09-14 20:20

1.深度学习基础

文章目录线性回归softmax多层感知机过拟合、欠拟合及解决方案梯度消失与梯度爆炸线性回归softmax多层感知机过拟合、欠拟合及解决方案梯度消失与梯度爆炸

Bai_Yin·2020-09-14 19:48

机器学习-K-摇臂赌博机相关算法

我们用Q（k）表示平均奖赏：算法二：Softmax算法此算法

lyn5284767·2020-09-14 19:14

tensorflow全链接层

1denselogits=tf.layers.dense(sent_feature,clf_params["class_num"],name="softmax")2matmul和biashidden_size

fkyyly·2020-09-14 18:44

MNIST softmax——tensorflow初学

以下代码：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriJul2014:12:452018@author:czx"""#createasoftmaxregressionimporttensorflow

PiscesCrab·2020-09-14 18:39

word2vec背后的数学原理+从零开始纯Python实现(下)

想象一下百万级别的词汇量，那个softmax需要计算百万次。本文就来介绍两种优化方法，分别是层次Softmax(Hierarchicalsoftmax)和负采样(NegativeSampling)。

愤怒的可乐·2020-09-14 17:59

神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

1、前向传播搭建网络结构，反向传播训练网络参数。2、激活函数提高了模型的表达里，使模型更具有表达力。3、神经网络的层数，通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数来表示，层数=隐藏层的层数+1个输出层，总参数=总W+总b4、神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate、滑动平均ema、正则化regularization(1)损失函数（loss）:预测值（y）与已

于小勇·2020-09-14 16:05

动手学深度学习PyTorch版--Task1--线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

一.线性回归主要内容包括：1.线性回归的基本要素2.线性回归模型从零开始的实现3.线性回归模型使用pytorch的简洁实现1.线性回归的基本要素2.线性回归模型从零开始的实现#importpackagesandmodules%matplotlibinlineimporttorchfromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltimpor

龙共日尧·2020-09-14 15:04

Pointer Network, copyNet与attention机制

提取语义,后面decoder预测(指针指向的)位置.普通的seq2seq摘要的decoder部分都是常见的人体蜈蚣结构,即输出作为下一级输入,普通的attention就是前一项输出与encoder隐层相乘+softmax

羚谷光·2020-09-14 15:59

softmax与交叉熵的关系

softmax与交叉熵的关系softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性。1）分子：通过指数函数，将实数输出映射到零到正无穷。2）分母：将所有结果相加，进行归一化。

HJC256ZY·2020-09-14 13:41

基于深度神经网络的高光谱影响分类方法研究---MNF+自动编码器+Softmax （准确率比较低，17年的论文）

论文地址基于深度神经网络的高光谱影响分类方法研究装备学院学报遥感影像分类的问题：预处理复杂，高维特征提取困难，分类不够精确等缺陷首先采用最大噪声分数来降低特征空间维度，然后将自动编码器与softmax多想逻辑回归分类器组合成含有多隐藏层的神经网络

Kun Li·2020-09-14 09:54

[CS231n@Stanford] Assignment1-Q3 (python) Softmax实现

softmax.pyimportnumpyasnpfromrandomimportshuffledefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction

youknowzjz·2020-09-14 08:51

全球名校课程作业分享系列(3)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之softmax图像多分类

你将完成下面的任务：通过矩阵运算为Softmax分类器实现一个损失函数为这个损失函数的分析梯度实现一个完全矢量化的表达式用数

寒小阳·2020-09-14 08:34

cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier

Jupyternotebooksoftmaxipynb内容SoftmaxexerciseSoftmaxClassifierInlineQuestion1softmaxpy内容linear_classifierpy

Ruff_XY·2020-09-14 08:51

[STAT-157] Softmax

课程Youtube：DeepLearningUCBerkeleySTAT-157课本：动手学深度学习代码：d2l-ai3.4.softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。

gdtop818·2020-09-14 08:13

pytorch 中的softmax, log_softmax, nn.CrossEntropyLoss和NLLLoss

1.softmax和softmaxloss知识学习在进行图像分类和分割任务时，经常会用到softmax和softmaxloss，今天就来彻底搞清楚这两个的区别。

liguiyuan112·2020-09-14 07:01

CS231n Assignment1--Q3

Q3:ImplementaSoftmaxclassifier作业代码已上传至我github:https://github.com/jingshuangliu22/cs231n,欢迎参考、讨论、指正。

lovefreedom22·2020-09-14 07:11

cs231n assignment1 Q4 softmax梯度推导

本文推导了斯坦福课程cs231n（2017）assignment1Q4的反向传播梯度网络结构为输入–全连接层–ReLU–全连接层–softmaxX−H=XW1+b1−R=max(0,H)−F=RW2+b2

tue2015·2020-09-14 07:34

cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier （MemoryError: ）

在这个作业里，当运行第一步的获取数据的时候，出现了MemoryError:的错误，主要原因如下：加载数据代码：importrandomimportnumpyasnpfromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.pyplotaspltfrom__future__importprint_function%matplotlibinline

qq_29750461·2020-09-14 07:04

分类loss cross-entropy

其中，y是预测的概率分布，即softmax输出的结果，y'是真实的概率分布，即label的one-hot编码，模型对真实概率分布的准确程度公式如下：在

你不来我不老·2020-09-14 06:38

【学习笔记】cs231n-assignment1-Softmax

以下是我完成斯坦福cs231n-assignment1-Softmax这份作业的做题过程、思路、踩到的哪些坑、还有一些得到的启发和心得。希望下面的文字能对所有像我这样的小白有所帮助。

KammyIsTheBest·2020-09-14 06:16

【学习笔记】cs231n-assignment1-two_layer_net

两层的网络处理方法与之前的SVM/Softmax的处理方法类似，关键在于函数和梯度的计算。TODO1：计算scores【思路】公式是：W2*max(0,W1*x)用代码实现

KammyIsTheBest·2020-09-14 06:16

cs231n assignment1_Q3_softmax

前言其实svm和softmax的一个大区别在他们的损失函数不同，然后其梯度求导就会不同。

进击的吃恩程sy·2020-09-14 05:45

cs231n assignment1_Q4_two_layer_net

Atwo-layerfully-connectedneuralnetwork.ThenethasaninputdimensionofN,ahiddenlayerdimensionofH,andperformsclassificationoverCclasses.WetrainthenetworkwithasoftmaxlossfunctionandL2regularizationontheweig

进击的吃恩程sy·2020-09-14 05:45

激活函数与对应的损失函数选择(binary与multi-class如何选择损失函数)

之前一段时间，对激活函数和损失函数一直是懵懂的状态，只知道最后一层常用的激活函数是sigmoid或者softmax，而损失函数一般用的是cross-entropy或者diceloss(我看的都是分割方向的

normol·2020-09-14 04:49

《TensorFlow深度学习》（七）——Keras高层接口

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersx=tf.constant([2.,1.,0.1])layer=layers.Softmax

古航·2020-09-14 03:10

神经网络学习笔记：relu & sigmoid 激活函数对比

激活函数RectifiedLinearUnit(ReLU)-用于隐层神经元输出Sigmoid-用于隐层神经元输出Softmax-用于多分类神经网络输出Linear-用于回归神经网络输出（或二分类问题Softmax

雨中曲zc·2020-09-14 02:59

TensorFlow tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

下面的例子,y_true的形状是[batch_size],y_pred的形状是[batch_size,num_class].也就是说y_pred经过softmax层之后,是one-hot编码,SparseCategoricalCrossentropy

Claroja·2020-09-14 00:55

tensorflow实现验证码识别（三）

我这边的积木是酱紫：可以看出来我搭了4层卷积+1层FC+1层softmax的辣鸡积木，搭积木的代码是酱紫：#推理def__inference(self,images,keep_prob):images=

alw_123·2020-09-14 00:38

FastText使用总结

一.简介FastText是2016年由FacebookAIResearch开源的算法，算法主要包含三个部分：模型架构，层次Softmax和N-gram特征。

一个小白的自述·2020-09-14 00:27

关于python和Flask中遇到的问题(不定期更新)

1.TensorTensor("dense_1/Softmax:0",shape=(?

AnzyAn·2020-09-13 14:47

深度学习(十三)——loss及其梯度

MSE：均方差需要求偏导的参数，要特别写出来因为是动态图，所以要再次求mse两种求梯度的写法softmax由来输出的值想要最大的，认为转化为概率0-1如果用sigmoid，概率相加可能不等于1softmax

Da小伙儿·2020-09-13 13:09

python3实现softmax + 函数曲线绘制

绘制softmax函数曲线+python3实现importnumpyasnp#实现方法1defsoftmax(x):returnnp.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)#是想方法

葡萄数·2020-09-13 13:36

2021NLP算法岗面试笔试总结-持续更新

1.word2vec介绍2.word2vec负采样与层次化softmax原理word2vec为减少计算量进行的优化：1.将常见的单词组合（wordpairs）或者词组作为单个“words”来处理。

broccoli2·2020-09-13 10:00

【神经网络】优化器

梯度传导optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)#收敛速度快，可以动态调节梯度实例：loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_ent

ZHANGHUIHUIA·2020-09-13 05:26

numpy 实现求范数，softmax等函数

1实践importnumpyasnpdefsoftmax(x):totalSum=np.sum(exp(x),axis=0)returnexp(x)/totalSum#求范数defnorm(x):returnnp.sqrt

rosefunR·2020-09-13 02:18

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

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