SoftMax 第61页

损失函数

损失函数期望熵相对熵（KL散度）变形得到的交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLLoss期望熵相对熵（KL散度）变形得到的交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLLoss

yuehailin·2020-09-11 06:35

tensorflow 多分类

此例子，是二分类，但是其使用了softmax，可以用来进行三分类。于是改写如下，不知道对不对，希望大家能够帮忙指出问题，不胜感激！

yangyangrenren·2020-09-11 06:57

CUDNN学习笔记（1）

它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：卷积前馈和反馈，pooling前馈和反馈softmax前馈和反馈神经元前馈和反馈：整流线性（ReLU）-sigmoid双曲线正切（TANH）张量转换函数

weixin_33835103·2020-09-11 04:52

百度nlp知识图谱实习面试

远程电话面试自我介绍毕设介绍gnngcn理解，以及加上gatgraphsage对比（莫名讨论许久nrl和gnn的关系和理解）word2vec原理，实现细节，对于新词的处理（原文中无，但可以有哪些改进方式）代码softmax

sajqavril·2020-09-11 03:00

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week3 超参数调试和Batch Norm及框架作业

(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:HyperparameterTuning(超参数调试和BatchNorm及框架)主要知识点:超参数的调试、BatchNormalization、Softmax

ASR_THU·2020-09-10 22:10

Inception Network

2.Inception网络就是讲将多个Inception模块连起来而已，如下图的红色圈圈就表示Inception模块，但是这个网络也可以有一些小细节，比如绿圈，即可以在中间的多处就通过全连接层和softmax

weixin_30569153·2020-09-10 19:25

Caffe学习：Layers

目录：VisionLayersConvolutionPoolingLocalResponseNormalizationLRNim2colLossLayersSoftmaxSum-of-SquaresEuclideanHingeMarginSigmoidCross-EntropyInfogainAccuracyandTop-kActivationNeuronLayersReLURectified-L

jiarenyf·2020-09-10 18:18

Keras运行代码时出现的问题及解决方法

1.keras运行出现TypeError:softmax()gotanunexpectedkeywordargument‘axis’.出现这个问题是由于keras的版本过高，与TensorFlow的版本不对应

_归来仍是少年·2020-09-10 17:49

调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错解决

运行一个程序时提示出错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"/MNIST/softmax.py",line12,incross_entropy2=tf.reduce_sum

caimouse·2020-09-10 12:53

直观理解神经网络最后一层全连接+Softmax

https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/84826837

alicecv·2020-09-10 12:22

哈夫曼树的构造

在word2vec模型中，在构建层次Softmax的过程中，也使用到了Huffman树的知识。哈夫曼树并不唯一，但带权路径长度一定是相同的。

VicterTian·2020-09-10 12:32

神经网络架构搜索——可微分搜索（Fair-DARTS）

针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在skip-connection富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失问题的问题，提出了Sigmoid替代Softmax的方法，使搜索阶段候选操作由竞争关系转

AI异构·2020-09-09 09:18

各种熵和Softmax-loss

一自信息1.定义：描述某个事件发生所带来的信息量，由克劳德·香农提出，，当即随机事件不发生时自信息被定义为无限大，当即随机事件确定会发生时自信息为0。2.单位：在自信息的定义中，对数的底决定自信息的单位，以2为底则记为比特（bit），以e为底（自然对数）则记为奈特（nat）。二熵1.定义：传送一个随机变量x的平均信息量称为随机变量x的熵，它是表示随机变量不确定性的度量，是对所有可能发生的事件产生的

xiaowang627·2020-09-07 23:58

PyTorch损失函数之交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作，这个函数可以用于多分类问题。

zyoung17·2020-09-06 13:26

10、TensorFLow 中的损失函数

man_world·2020-08-26 23:40

TensorFlow中损失函数介绍

给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变

legend_hua·2020-08-26 23:09

TensorFlow:经典损失函数

把神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，Softmax回归是一个

Qistar_Eva·2020-08-26 23:30

TensorFlow 2.0 保存、读取、绘制模型

input_shape，如：model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=(28,28)))model.add(Dense(units=10,activation='softmax

herosunly·2020-08-26 22:44

语义分割损失总结

年份标题是否采用辅助分类损失lossauxiliary主损失lossmain总loss备注CVPR2015FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation否SoftmaxlosslossmainCVPR2017SemanticSegmentation

wzt_gjt·2020-08-26 15:29

tf.nn.softmax

关于softmax的详细说明，请看Softmax。通过Softmax回归，将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。

dopami·2020-08-26 14:49

机器学习、增量学习中的各种损失函数解析

文章目录①损失函数1、SoftmaxLoss2、交叉熵(CrossEntropy)3、相对熵(KLD散度、Relativeentropy)3、平方损失函数、均方误差(MSE，MeanSquaredError

元大宝·2020-08-26 13:46

指数分布族和广义线性模型

一、综述广义线性模型就是通过是三个假设将指数分布族转换成对应的机器学习模型常见的线性回归、logistic回归、Softmax模型等等都是属于广义线性模型由指数分布族和广义线性模型的三个假设推导出sigmoid

只为此心无垠·2020-08-26 13:00

softmax 损失函数与梯度推导

softmax与svm很类似，经常用来做对比，svm的lossfunction对wx的输出s使用了hingefunction，即max(0,-)，而softmax则是通过softmaxfunction对输出

normol·2020-08-26 13:20

textcnn自己的理解

importtensorflowastfimportnumpyasnpclassTextCNN(object):"""ACNNfortextclassification.Usesanembeddinglayer,followedbyaconvolutional,max-poolingandsoftmaxlayer

此间_沐自礼·2020-08-26 13:43

损失函数里的from_logits=False是什么意思

没经过sigmoid或者softmax的概率化。from_logits=False就表示把已经概率化了的输出，重新映射回原值。log（p/(1-p)）

china026·2020-08-26 12:46

【语义分割】lovasz-softmax loss（二）

lovasz-softmaxloss（一）lovasz-softmaxloss是对语义分割指标miou直接进行优化的一个loss，相比比较经典的diceloss有诸多优势。

1273545169·2020-08-26 12:31

深度学习-初识Tensorflow框架、Keras框架（上篇笔记）

以下为读书笔记摘要这篇文章主要记述了博主初识深度学习的过程包括安装Tensorflow,，Keras的方法和其中遇到的问题，并以MINIST（基于TensorFlow）为例子分别构建线性层的Softmax

云帆之路Tony·2020-08-25 17:21

感知机

文章目录单层感知机图示链式求导总结：单层感知机公式pytorch实现多层感知机（MLP）链式求导总结pytorch实现单层感知机图示链式求导总结：单层感知机公式pytorch实现多层感知机（MLP）链式求导σ\sigmaσ为Softmax

milk_and_bread·2020-08-25 17:16

梯度与激活函数

文章目录梯度初始化的影响学习率的影响动量常见公式求解梯度激活函数derivativeSigmoidLogisticTanhRELUSoftmax梯度初始化的影响同样的网络，同样的参数，初始化不同，梯度下降的速度不同

milk_and_bread·2020-08-25 17:04

LeNet-5

下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层模型结构:LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap

diaoyan2763·2020-08-25 16:52

机器学习-动手学深度学习pytorch版1-3章笔记

.深度学习简介1.1起源1.2发展1.3成果案例1.4特点2.预备知识2.1环境配置2.2数据操作2.3自动求梯度3.深度学习基础3.1线性回归3.2线性回归从零开始实现3.3线性回归的简洁实现3.4softmax

weixin_45562632·2020-08-25 16:56

loss函数之margin改进方法

最近sphereface人脸方法是目前开源人脸中最有效的方法，通过改进我也获得了lfwacc99.7%的结果，下面几篇也是对sphereface改进的论文：AM:AdditiveMarginSoftmaxforFaceVerificationAAM

Iriving_shu·2020-08-25 15:50

Record of the Task 2: First step to DL——softmax

关于softmax函数选择看完代码，明显softmax和其他模型最与众不同的特点就是softmax函数了，那么为什么选择softmax函数呢？

datawhale-leafy·2020-08-25 09:36

深度学习入门笔记（三）

一般来说，分类问题用softmax函数，回归问题用恒等函数。1.恒等函数和softmax函数恒等函数会将输入按原样输出，对于输入的信息

cookie·2020-08-25 09:23

指数分布族函数与广义线性模型

指数分布族函数即：能够化为如上表达式的函数可以称之为指数分布族函数广义线性模型后面在推导softmax以及LR的目标函数时需要使用这一概念

0过把火0·2020-08-25 08:54

TBE单算子验证及调试

TBE单算子验证及调试前言TBE单算子测试总体介绍TBE单算子测试的目的TBE测试工程介绍TBE单算子UT测试UT测试目的UT测试流程UT测试示例——以softmax_grad算子为例UT测试结果分析TBE

极客不撩妹·2020-08-25 06:04

MTGAN:通过多任务三元生成对抗性网络对说话人进行验证

我们扩展了具有生成性对抗网络（GAN）和softmax丢失功能的三重编码器。引

落雪snowflake·2020-08-25 05:29

F.softmax(）的用法

F.softmax(）的用法>>>importtorch>>>importtorch.nn.functionalasF>>>logits=torch.rand(2,2)>>>pred=F.softmax

NDHuaErFeiFei·2020-08-25 02:47

【Kubernetes】最佳实践2：获取容器应用日志

/run.sh>app.log2>&1因此，本文以mnist_softmax.py为例，尝试通过重定向的方法获取kubernetes容器内的日志。

Cloud_Architect·2020-08-25 02:50

强化学习之Policy Gradient

：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-policy-gradient-softmax1

ZONG_XP·2020-08-25 01:57

深度学习（问题集)

Softmax函数Softmax将多分类的输出数值转化为相对概率Si表示的是当前元素的指数与所有元素指数和的比值。

守望者白狼·2020-08-25 01:45

强化学习系列(6) - Policy-Gradient-Softmax

Policygradient最大的一个优势是:输出的这个action可以是一个连续的值,之前我们说到的value-based方法输出的都是不连续的值,然后再选择值最大的action.而policygradient可以在一个连续分布上选取action.误差反向传递：这种反向传递的目的是让这次被选中的行为更有可能在下次发生.但是我们要怎么确定这个行为是不是应当被增加被选的概率呢?这时候我们的老朋友,r

Zoeen·2020-08-25 01:07

强化学习入门（四）策略梯度方法 Policy Gradient 求解强化学习问题

日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解文章目录一、回顾Value-based和Policy-based1.1基本概念1.2区别二、PolicyGradient算法2.1随机策略中的softmax

AItrust·2020-08-25 01:54

必看 | 卷积神经网络的一般框架

从图中我们可以看到，主要包含着输入层、卷积层、池化层、全连接层、激励层(一般用softmax函数，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类)这5个结构，下面我们分别对其进行解析

Ftwhale·2020-08-25 00:42

LovaszSoftmax代码实现

deflovasz_grad(gt_sorted):"""ComputesgradientoftheLovaszextensionw.r.tsortederrorsSeeAlg.1inpaper"""gts=tf.reduce_sum(gt_sorted)intersection=gts-tf.cumsum(gt_sorted)union=gts+tf.cumsum(1.-gt_sorted)ja

染出芬芳。·2020-08-24 23:23

Faster R-CNN

该层通过softmax判断锚点(

zonas.wang·2020-08-24 22:42

AlexNet

最后一个全连接层输出具有1000个输出的softmax。

Fan2g·2020-08-24 20:06

外星人dl踩坑记04——tensorflow

：InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):Cannotassignadeviceforoperation'InceptionV3/Predictions/Softmax

张欣-男·2020-08-24 20:11

关于Softmax

公式的分母对于每个输出SiS_iSi都是一样的，区别只在于分子ezie^{z_i}ezi，从这个角度看softmax就有点类似于归一化操作，实际效果也是把任

Peanut_X·2020-08-24 18:59

pytorch中的relu,sigmiod,tanh等激励函数(激活函数）

常用的激励函数（激活函数）：relu，sigmoid，tanh，softmax，softplustorch实现激励函数（激活函数）："""

troublemaker、·2020-08-24 17:12

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