SoftMax 第67页

机器学习学习笔记：用LeNet处理MNIST数据集

网络的结构是：INPUT=>CONV=>ACT=>POOL=>CONV=>ACT=>POOL=>FC=>ACT=>FC=>SOFTMAX见下

qq_27158179·2020-08-14 18:29

AI——音乐分类器

假如做十分类，就用十个文件夹来存储然后首先要做的事情就是选用分类算法分类算法是有监督机器学习，常用的分类算法有logisticsregression，randomtree，xgboost，softmax

驿无边·2020-08-14 16:02

【第三周】论文学习笔记

本文设计了一个选择性内核单元（SK）的构建块，多个具有不同卷积核大小的分支，通过Softmax的分类后，根据权重进行融合。

陳半仙·2020-08-14 15:00

【ncnn】源码阅读理解(六)——net::forward

1.ncnn的3层封装ncnn在实现前向推理的时候主要进行了3层封装，分别是：具体的网络层类layer，如卷积层，池化层，concat层，split层，输出softmax层Net，将所有的layer和中间的数据

农夫山泉2号·2020-08-14 14:31

解剖caffe:Forward 和 Backward

数据通过内积层传递到,然通过softmax函数传递到以及softmax损失给反向通路在损失函数处开始，并计算关于输出的梯度。关于模型其余部分的梯度通过链式规则逐层计算。

RornShi·2020-08-14 13:27

caffe中backward过程总结

softmaxwithlosslayer：按理说每一层应该都要求一层梯度，其中包括对权值

Buyi_Shizi·2020-08-14 13:16

卷积神经网络基础

卷积神经网络学习笔记1.名词解释softmax函数：也称归一化指数函数，它能将一个含任意实数的K维向量Z压缩”到另一个K维实向量σ(Z)中，使

_a_dai_·2020-08-14 13:35

TensorFlow知识点备忘1（随学习更新）

1、Softmax层功能：实现对神经网络输出结果进行归一化处理，将各结果概率限制在（0-1）,并且概率和为1，同时对结果的置信度，转换为正值（使用以e为底的指数函数实现）。

XS30·2020-08-14 05:56

PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数

https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/806077321、softmax函数Softmax(x)也是一个non-linearity,但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作

zhuiqiuk·2020-08-14 00:23

TensorFlow学习笔记(二)：手写数字识别之多层感知机

在【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】中：我使用softmax回归算法识别mnist数据集的手写数字，在我机器上的mnist测试集上最好结果是92.9%。

zchang81·2020-08-14 00:51

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

ShuYini时间:2019-12-22引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax

yinizhilianlove·2020-08-13 23:11

tensorflow-神经网络识别验证码（数字+小写字母）

https://download.csdn.net/download/wyply115/10913733单个验证码样式如下：识别分析识别流程分析准备数据数据处理神经网络输入经过神经网络隐层全连接层输出softmax

wyply115·2020-08-13 23:13

分类问题常用的损失函数及pytorch实现

目录1、二分类问题（1）交叉熵损失函数（2）pytorch实现2、多分类问题（1）交叉熵损失函数（2）pytorch实现3、sigmoid与softmax（1）sigmoid（2）softmax4、结论

Sizhou Ma·2020-08-13 22:42

pytorch学习笔记（七）——loss及其梯度

pytorch学习笔记（七）——loss及其梯度目录典型lossMSEsoftmax激活函数目录典型loss典型的loss有两种，第一种是均方差简称MSE。

南风渐起·2020-08-13 22:36

用 TensorFlow2.0 实现 Softmax 多分类

实际上，加上Softmax这样的技术，我们还可以使用线性回归来解决多分类问题。

程序员在深圳V·2020-08-13 22:07

激活函数Activation Function

目录激活函数常见的激活函数SigmoidTanhReLULeakyReLUSoftmax结论激活函数神经网络从信息处理角度对人脑神经元进行抽象，是一种运算模型，由大量的节点（神经元）之间相互连接构成。

陶将·2020-08-13 22:48

Pytorch专题实战——激活函数(Activation Functions)

文章目录1.激活函数的两种用法1.1.softmax激活函数1.2.sigmoid激活函数1.3.tanh激活函数1.4.relu激活函数1.5.leaky_relu激活函数2.用激活函数的不同方法构造函数

程旭员·2020-08-13 21:04

目标检测中bounding box regression

fastrcnn中SoftmaxLoss代替了SVM，证明了sof

weixin_34392843·2020-08-13 21:10

Pytorch softmax激活函数

Softmax往往用在最后对输出值y的处理上。它会将原来大的值相对缩放得更大，而原来很小的值压缩到比较密集的空间，这从指数函数图像就可以理解。

洪流之源·2020-08-13 20:56

【深度学习】Fashion-mnist && softmax实现（pyTorch）

torchvision包是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；torchvision.transforms:常用的图片变换，例如裁

一颗苹果OAOA·2020-08-13 18:04

深度学习-深度卷积神经网络发展

最后一层是softmax输出层，共有1000个节点，对应ImageNet图集中1000个图像分类。网络中部分卷基层分

‘Atlas’·2020-08-13 18:17

损失函数与正则化

目录：损失函数正则化正则化在损失函数中的应用Softmax与SVM交叉熵极大似然估计（MLE)总结一、损失函数本文将通过一个例子来理解什么是损失函数：本文中参数的具体含义等内容请参考神经网络学习与总结一文

Horn_WZH·2020-08-13 17:01

人脸识别 ArcFace 实现

为什么用ArcFace前一篇文章已经提到了问什么不能直接用softmaxloss做损失，是因为类与类之间交界处不容易分开，而centerloss能把他分开是因为缩小了类内距，就是给每一个中心点，让每个类中的特征点无限向中心点靠拢

qq_39865109·2020-08-13 17:17

人脸识别 Center Loss及实现

首先要声明的是CenterLoss主要用于做人脸的识别，那么为什么不用softmax对人脸直接分类呢？

qq_39865109·2020-08-13 17:17

【机器学习】（八）强化学习的基本概念、e贪心算法、Softmax算法

强化学习（reinforcementlearning，RL）是机器学习的一个领域，主要通过在环境（environment）中采取动作（action），来最大化某些指标，例如累计奖赏（cumulativereward）的一种学习方法。强化学习、有监督学习（supervisedlearning）与无监督学习（unsupervisedlearning）三者共同构成了机器学习的三个重要方面Reinforc

超级超级小天才·2020-08-13 17:18

Circle loss思想的简单分析理解：Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

现有的损失函数像tripletloss和softmaxpluscross-entropyloss，嵌入sns_nsn和sps_psp到对相似度，并且寻求减少sns_nsn-sps_psp。

皮卡丘吃桃子·2020-08-13 17:27

激活函数与优化器算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

激活函数：ReLULeakyReLUSigmoidtanhsoftmax二、优化算法1.批量梯度下降：2.随机梯度下降：3.mini-batch梯度下降：4.改进的梯度下降算法：5.NesterovAcceleratedGradient6

展希希鸿·2020-08-13 16:46

pytorch中关于分类问题损失函数的易混淆点——交叉熵损失的基本原理以及几种不同的实现

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，

LoveMIss-Y·2020-08-13 16:08

AlexNet笔记

AlexNet有60M个参数，650,000个神经元，5个卷积层和3个全连接层（1000类的softmax分类器）。

Deephome·2020-08-13 16:52

各种激活函数

1、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数4、sigmoid，Relu，softmax1.什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数

Blazer！·2020-08-13 15:55

Tensorflow交叉熵的代码实现

一、基础计算importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()#logits代表wx+b的输出，并没有进行softmax（因为softmax后是一个和为

天痕坤·2020-08-13 15:55

tensorflow常用损失函数（loss function）（一）：图像识别、分类

1.图像分类在tensorflow中针对图像分类的lossfunction主要三交叉熵函数，主要有这几类：softmax、sigmoid、sparse_softmax、weighted加权交叉熵。

itlilyer·2020-08-13 14:51

Pytorch打卡第8天：18种损失函数

损失函数(LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)nn.CrossEntropyLoss功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss

雯文闻·2020-08-13 14:35

caffe-源码学习——只看一篇就够了

激活函数sigmoid看softmax函数之前先看一下简单的sigmoid,这个sigmoidlayer的cpp实现是非常简洁的。

VincentLau落无明·2020-08-13 14:21

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。

随风秀舞·2020-08-13 13:26

【人工智能学习】【二】Softmax与分类模型

Softmax回归上篇文章线性回归本质上是回归问题。本篇要介绍的是一个分类问题。

番茄发烧了·2020-08-13 13:27

【卷积神经网络】针对训练过程中Loss突然变大问题的思考

在训练神经网络过程中，经过softmax函数输出概率后，当当前最大概率对应的类别与训练标签一致时，损失Loss往往较小，而经过softmax输出时，训练标签所对应的概率softmax概率较小，此时的Loss

颜丑文良777·2020-08-13 13:17

深度学习基础要点和Pytorch常用命令汇总

AdaptiveMomentEstimation)pytorch框架损失函数LossFunctionsL1LossMSELossNLLLoss&CrossEntropyLoss非线性层(函数)Non-linearActivationsF.softmax

Chauncey Qu·2020-08-13 12:48

PyTorch学习笔记 —— Softmax函数

一、Softmax函数作用Softmax函数是一个非线性转换函数，通常用在网络输出的最后一层，输出的是概率分布（比如在多分类问题中，Softmax输出的是每个类别对应的概率），计算方式如下：得到的是第i

ProQianXiao·2020-08-13 12:01

xgboost实现蘑菇数据分类预测demo

importxgboostasxgbimportnumpyasnp#自己实现lossfunction,softmax函数deflog_reg(y_hat,y):p=1.0/(1.0+np.exp(-y_hat

OliverkingLi·2020-08-13 12:20

TensorFlow学习记录2——基于softmax回归的分类算法

TensorFlow学习记录2——基于softmax回归的分类算法主要参考博客LightRNN：深度学习之以小见大tensorflowv2.0入门教程——04逻辑回归深入MNIST——importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt

青崖间·2020-08-13 11:28

KNN（最近邻分类）、线性分类、损失函数、优化器

目录1.KNN（最近邻分类）在图像分类中的应用2.线性分类器3.损失函数3.1SVM（支持向量机）——HingeLoss3.2正则化3.3Softmax分类器（多分类逻辑回归）4.优化器1.KNN（最近邻分类

Enochzhu·2020-08-13 11:36

交叉熵/二分类交叉熵及各自对应的focal loss(附pytorch代码)

对于二分类问题，使用softmax或者sigmoid，在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。

Enjoy_endless·2020-08-13 11:36

必能读懂的交叉熵详解，pytorch中交叉熵的使用

目录1.交叉熵详解1.1信息量1.2熵1.3相对熵（KL散度）1.4交叉熵1.5小结2.交叉熵的应用（pytorch中）2.1交叉熵在分类任务中的计算过程2.2log_softmax()函数2.3nll_loss

Leeryer·2020-08-13 11:52

caffe常用网络层及参数说明

通用参数设置layer{name:"net1"type:"Data、Scale、Convolution、ReLU、Pooling、Eltwise、InnerProduct、Accuracy、Softmax

CPFelix·2020-08-13 11:55

【机器学习笔记2.5】用Softmax回归做二分类（Tensorflow实现）

Softmax回归和逻辑回归的区别在本节中，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yyy可以取两个以上的值[1]。

取取经·2020-08-13 10:30

Pytorch 自学笔记（二）：Pytorch中常用的激活函数与损失函数探究

Pytorch自学笔记（二）激活函数（ActivationFunctions）SigmoidTanhRelu及其变体Softmax损失函数（LossFunctions）MeanSquaredErrorLossCategoricalCross-EntropyLossBinaryCross-EntropyLossConclusionPytorch

JimmyTotoro·2020-08-13 10:17

pytorch学习笔记3--activation function 激活函数

常见的激活函数包括sigmoid、tanh、relu、softplus和softmax函数。二、这些函数的图像这些函数的共同特点就是他们都是非线性函数，下面它们各自

赵 XiaoQin·2020-08-13 10:57

SAEtensorflow编程

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioasscio"""堆栈自编码2560-->1280-->640-->320-->160-->80-->softmax

BY@QEL·2020-08-12 14:35

yolov3原理及代码理解

类别预测：利用独立的逻辑回归代替softmax（由于多标签问

sky喵喵·2020-08-12 13:30

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