SoftMax 第65页

parse_softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

对于softmax_cross_entropy_with_logits，其logits和labels大小都是[batch_size,num_classes]，logits和labels的dtype都为float16

xytywh·2020-08-18 18:39

tensorflow损失函数之：softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits_v2的区别

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1

大雄没有叮当猫·2020-08-18 17:10

关于tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数的区别

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1)和tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及

史丹利复合田·2020-08-18 16:41

损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系

在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵等基本概念。

Terry_dong·2020-08-18 16:15

TensorFlow 中 softmax_cross_entropy_with_logits 及其···v2 和 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的异同

一、三者的异同1、共同点三者功能都是先计算输入logits的softmax分类，再计算与输入labels之间的交叉熵，最终返回的交叉熵结果相同2、不同点（1）softmax_cross_entropy_with_logits

csdn-WJW·2020-08-18 16:10

解决 tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits() 报错 Only call `softmax_cross_entropy_with_logits`

运行程序报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"demo.py",line74,incost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

Jaichg·2020-08-18 13:31

机器学习数学原理（3）——生成型学习算法

机器学习数学原理（3）——生成型学习算法在上一篇博文中我们通过广义线性模型导出了针对二分类的Sigmoid回归模型以及针对多项分类的Softmax回归模型，需要说明的是，这两种算法模型都属于判别学习算法

X_XZhang·2020-08-18 12:22

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第七章卷积神经网络（第一部分）

此外，最后的输出层中使用了之前的“Affine-Softmax”组合。这些都是一般的CNN中比较常见的结构。卷积

火车切片·2020-08-18 11:25

Pytorch v0.4.1发布：添加频谱范数，自适应Softmax，优化CPU处理速度，添加异常检测NaN等

Pytorchv0.4.1发布：添加频谱范数，自适应Softmax，优化CPU处理速度，添加异常检测（NaN等）以及支持Python3.7和CUDA9.2支持一、目录突破性的变化新功能神经网络自适应Softmax

ShellCollector·2020-08-18 11:36

深度学习与计算机视觉系列(4)_最优化与随机梯度下降

iteye_2022·2020-08-18 11:02

深度学习入门基于python的理论和实现第四章（学习算法的实现）学习笔记

importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defsoftmax(a

火车切片·2020-08-18 10:42

在R中使用TensorFlow构建一个用于图像分类的卷积神经网络

使用函数扁平化密集连接层；定义占位符变量；创建第一个卷积层；创建第二个卷积层；扁平化第二个卷积层；创建第一个完全连接的层；将dropout应用于第一个完全连接层；创建第二个带有dropout的完全连接层；应用Softmax

人邮异步社区·2020-08-18 10:44

机器学习中的一些简单数学原理

机器学习中的一些简单数学原理线性回归标准方程梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降多项式回归学习曲线方差/偏差权衡正则线性模型岭回归套索回归（Lasso）弹性网络早起停止法逻辑回归概率估算训练成本函数决策边界Softmax

pnd237·2020-08-18 10:51

Softmax分类器的实现

importnumpyasnpimportpickleaspicclasssoftmax:weight=[]l_rate=0reg=0defreadData(self,file)

AndrewThompson·2020-08-18 10:06

ML—广义线性模型导论

AndrewZhangTianjinKeyLaboratoryofCognitiveComputingandApplicationTianjinUniversityNov3,2015本文主要讲解我对GLM的理解，并将GLM推广到逻辑回归，线性回归和Softmax

掉下个小石头·2020-08-18 10:57

交叉熵损失函数整理

文章目录一.交叉熵函数的由来(推导)1.1普通推导交叉熵：1.2极大似然推导交叉熵：二.交叉熵函数直观理解三.交叉熵的两种不同形式3.1Sigmoid+Cross-entropy3.2SoftMax+Cross-entropy

66Kevin·2020-08-18 06:37

Slim ：Cannot assign a device for operation 'InceptionV3/Predictions/Softmax'错误

############################Kicksoffthetraining.############################session_config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)slim.learning.train(train_tensor,logdir=FLAGS.train_dir,master=FLAGS

二进制泡面·2020-08-18 05:54

tensorflow识别MNIST数据集

目录数据准备1、引入MNIST数据集2、保存前30条数据的原始图片一、softmax实现单神经元模型1、初始化变量2、向前传播以及损失函数3、向后传播以及优化参数4、开始训练5、评估模型补充二、两层卷积网络分类

二进制泡面·2020-08-18 05:54

【TensorFlow篇】--DNN初始和应用

softmax通常用

weixin_34211761·2020-08-18 04:38

GLU、sparsemax激活函数

1.GLU/GTU门控机制激活函数GLU:GTU:f(X)=tanh(X*W+b)*O(X*V+c)2.sparsemaxSoftmax：softmax缺点：每个向量位置都有值。

rosefunR·2020-08-18 02:51

利用tensoflower研究激活函数对网络准确率的影响

卷积层-》池化层-》卷积层-》池化层-》拉直-》全连接层-》输出层其中卷积层、卷积层、全连接层、输出层，这四个层存在激励函数，在这里我选了常用这6个激励函数’sigmoid’,‘tanh’,‘elu’,‘softmax

掉了牙的大黄狗·2020-08-18 01:47

Softmax 回归模型

前文已对Logistic回归模型进行过讲解；http://blog.csdn.net/zSean/article/details/77880463，Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广

昆仑-郑教主·2020-08-17 17:27

Tensor Tensor("dense_2/Softmax:0", shape=(?, 192), dtype=float32) is not an element of this graph

“在Web应用中嵌入机器学习模型”，于是想用keras+flask做简单的尝试，代码直接运行没问题，但是flask上跑就是报错，如下：ValueError:TensorTensor("dense_2/Softmax

zangfong·2020-08-17 17:57

CNN经典网络模型发展史：LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet（持续更新）

LeNet这是最早用于数字识别的CNN，标志着CNN的真正面世7层（1Input+3Cov+1FC+1OutputAlexNet网络增大（5Cov+3maxpool+1SoftmaxDataAugmentation

RCNN·2020-08-17 17:05

keras_新闻多分类问题

‰对于单标签、多分类问题，网络的最后一层应该使用softmax激活，这样可以输出在N个输出类别上的概率分布。‰这种问题的损失函数几乎总是应该使用分类交叉熵。

御剑归一·2020-08-17 17:01

LLIS寒假学习(6)：动手学深度学习(pytorch版)：softmax回归的简介实现逐步理解

首先导入所需包和模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l一.获取和读取数据batch_size=256#设置批量大小train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashio

伯纳乌的小草·2020-08-17 17:00

2017CS231n Assignment1 Softmax

@Computer:~/assignment1$source.env/bin/activate(.env)micheal@Computer:~/assignment1$jupyternotebook#Softmaxexercise

Micheal Parley Lea·2020-08-17 17:40

VGGNet参数变换

1.VGGNet的特点1、结构简洁VGG结构由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大池化）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

深度瞎学·2020-08-17 17:04

PyTorch目标检测（三）

VGGNetVGGNet共有六个版本，最常用的VGG16，其采用五组卷积，三个全连接层，最后采用softmax进行分类。VGG利用池化层达到将特征图尺寸缩小一倍，通道数增加一倍的目的。

czkjmohzy·2020-08-17 17:10

基于线性支持向量机的深度学习

对于分类任务，这些深度学习模型大多采用softmax激活函数进行预测，最小化交叉熵损失。在本文中，我们展示了用线性支持向量机替换softmax层的一个小而一致的优势。

七度银尘·2020-08-17 16:15

“ValueError : Tensor Tensor("predictions/Softmax:0", shape=(?, 2), dtype=float32) is not an element

原始问题及解决方案https://github.com/keras-team/keras/issues/2397#issuecomment-254919212问题描述：在keras+tensorflow框架下训练神经网络并得到权重h5文件。在之后需要调用的python代码中读取权重和图片并预测在C#多线程的子线程调用python代码时出现以下报错“ValueError:TensorTensor(“

ystsaan·2020-08-17 16:06

【MNIST】

1.NormalNeuralNetwork：首先我用的是两层（inputlayer和outputlayer）的feed-forward的神经网络结构来训练数据,y=wx+b,在输出层用的是softmax

儒雅的晴天·2020-08-17 16:19

使用flask和keras部署深度学习模型bug解决之ValueError: Tensor Tensor("dense/Softmax:0", shape=(?, 3), dtype=float32)

在利用keras+flask构建一个简单的深度学习后台服务器，遇到了如下的问题：ValueError:TensorTensor("fc1000/Softmax:0",shape=(?

MeteorMan99·2020-08-17 16:20

softmax实现cifar10分类

将cifar10改成单一通道后，套用前面的softmax分类，分类率40%左右，想哭。。。

weixin_34006965·2020-08-17 16:24

怎么理解VGG-16结构图中的block

_1,conv1_2conv2_1,conv2_2conv3_1,conv3_2,conv3_3conv4_1,conv4_2,conv4_3conv5_1,conv5_2,conv5_3FC1FC2softmax

我有一只大鹅·2020-08-17 15:31

【tensorflow 错误解决】Tensor Tensor("predictions/Softmax:0",shape=(?,4),dtype=float32) is not an element

错误描述：ValueError:TensorTensor("predictions/Softmax:0",shape=(?

开心果汁·2020-08-17 15:07

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()函数的用法

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None)函数是将softmax

Kun Li·2020-08-17 15:06

VGG-16、VGG-19(论文阅读《Very Deep Convolutional NetWorks for Large-Scale Image Recognition》)

VeryDeepConvolutionalNetWorksforLarge-ScaleImageRecognition》介绍这是卷积神经网络发展的一些主要网络LeNet（3个卷积层+2个降采样层+1个全连接层）CNN雏形AlexNet（5个卷积层+3个全连接层+1个softmax

zz_走走停停·2020-08-17 15:19

多智能体环境安装

openai/multiagent-particle-envshttps://github.com/openai/maddpg修改了两个地方：tf_util.py(maddpg-master里)defsoftmax

snailYWW·2020-08-17 15:24

【图像分类】经典网络架构 VGG

与AlexNet相比：1.相同点整体结构分五层；除softmax层外，最后几层为全

曦瓜籽_想做海贼王的女人·2020-08-17 15:17

AlexNet--结构分析

，pool2互换了顺序1.基本结构a.共有8层，其中前5层convolutional，后边3层full-connected，最后的一个full-connected层的output是具有1000个输出的softmax

sinat_16985427·2020-08-17 15:31

pytorch中loss为nan值

3）数据做了归一化也没有作用4）冻结了一些卷积层，也毫无作用但是加了一句话：preds=preds.log_softmax(2).detach().requires_grad_()这个问题就解决了！！

依旧seven·2020-08-17 14:12

AlexNet网络原理和代码实现

AlexNetAlexNet由5个卷积层（包括最大池化层和局部响应归一化层），3个全连接层及1000个Softmax组成。为了减小全连接层的过拟合，我们采用了一种正则化方法“dropout”。

qq_41627642·2020-08-17 14:37

成功解决softmax_cross_entropy_with_logits (from tensorflow.python.ops.nn_ops) is deprecated and will be

成功解决softmax_cross_entropy_with_logits(fromtensorflow.python.ops.nn_ops)isdeprecatedandwillbe目录解决问题解决思路解决方法解决问题

一个处女座的程序猿·2020-08-17 14:23

基于python的BP神经网络算法对mnist数据集的识别--批量处理版

python的BP神经网络算法对mnist数据集的识别目录：1.mnist数据集1.1mnist数据集是什么1.2mnist数据集的读取2.神经网络2.1批处理数据2.2前向传播2.2.1sigmoid和softmax

孩子气的你·2020-08-17 14:51

深度学习之alexNet算法参数量

AlexNet中的参数数量AlexNet的网络结构图：总的来说，AlexNet由输入层，5个卷积层，3个全连接层组成(其中最后一个全连接层也是softmax输出层）。

my_share·2020-08-17 13:42

ValueError:Tensor("dense_1/Softmax:0", shape=(?, 3), dtype=float32) is not an element of this graph

今天在写接口的时候再次出现了一个经典的老问题，如下所示：ValueError:TensorTensor("dense_1/Softmax:0",shape=(?

Together_CZ·2020-08-17 11:09

交叉熵

交叉熵还是看了一下书比较明白defcross_entropy_error(y_，t):#t所对应的是y_的标签#y_是网络的预测结果，用softmax进行处理了的概率cost=np.log(y_+1e-

TTLoveYuYu·2020-08-17 11:05

深度学习基础 - MNIST实验（tensorflow+Softmax）

基于tensorflow开发框架，搭建softmax模型完成mnist分类任务。

Snoopy_Yuan·2020-08-17 11:58

从二类逻辑回归到多类逻辑回归，再到softmax分类

二类逻辑回归逻辑回归虽然带有“回归”两个字，但是却是一个分类模型。之所以带有“回归”二字是因为，最早在统计领域中，用线性回归模型来预测事件发生的log几率。之所以说是逻辑回归，是因为该模型化简转化后中，事件发生的概率等于特征的线性转换wTxw^TxwTx输入到一个LogisticSigmoid函数[1]，简称Logistic函数，是一种Sigmoid函数[2]。f(x)=1e−wTx，(1)f(x

-倾城之恋-·2020-08-17 11:30

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