Softmax 第4页

阅读笔记-GICOFACE: GLOBAL INFORMATION-BASED COSINE OPTIMAL LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

问题：首先以往的损失函数或不应用权重和特征归一化，如对比损失、三重损失、中心损失、范围损失和边际损失;或者不明确遵循提高辨别能力的两个目标，如L-Softmax损失

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:23

pytorch中的value, top = prob.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True)

函数：prob=F.softmax(logit,1)#按行softmax,行和为1value,top=prob.topk(1,dim=1,largest=True,sorted=True)topk函数参考网址

一位不愿暴露自己的小可爱·2023-12-23 08:38

CS231n 作业答案

CS231n三次大作业：#第一次作业##原始包下载：作业一完成包地址：作业一JupyterNotebook结果：KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载：作业二完成包地址

tech0ne·2023-12-23 04:00

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从前向过程来看：逻辑回归模型的输出是经过softmax的概率值，概率值的排序不受归一化的影响。从另一个角度来看，softmax其实也就实现了归一化的目的。

不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。

chengjian666·2023-12-22 21:51

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中

代码kobe·2023-12-22 19:58

激活函数\梯度下降\损失函数

激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下

阮恒·2023-12-22 18:49

sigmoid函数与softmax函数

参考1.sigmoid函数介绍其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。Alogisticfunctionorlogisticcurveisacommon“S”shape(sigmoidcurve).也就是说，sigmoid把一个值映射到0-1之间。该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近

听风1996·2023-12-22 17:49

深度学习——线性回归和softmax回归

智能2112杨阳一、目的线性回归的从零开始实现及简洁实现softax回归的从零开始实现及简洁实现二、环境vscode（d2l，torch，pandas）希冀平台三、内容1、线性回归a、生成数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw+b+噪声"""b、读取数据集data_iter函数，该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生

Windsky23·2023-12-22 11:03

动手学深度学习PyTorch-task1（线性回归；Softmax与分类模型；多层感知机）

课程源自：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch《动手学深度学习》官方网址：http://zh.gluon.ai/——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。1.线性回归基本概念

weixin_43756073·2023-12-22 08:18

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。

羞儿·2023-12-22 08:18

python中的r2评分为负值_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

所以加上一行就行了out1=F.softmax(out1,dim=1)补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？

weixin_39648492·2023-12-22 08:17

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

在用pytorch运行联邦学习程序时，损失值出现负值，如下：出现这种情况，我们可以用以下解决方法：方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax

沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax

laafeer·2023-12-21 21:51

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

【深度学习】注意力机制（七）Agent Attention

论文：AgentAttention:OntheIntegrationofSoftmaxandLinearAttention代码：https://github.comA/leaplabthu/ag

justld·2023-12-20 07:19

Transformer注意力机制模型介绍

(Self-AttentionataHighLevel)编码器(Encoder)多头注意力机制(TheBeastWithManyHeads)残差神经网络解码器(Decoder)线性(Linear)层和softmax

安替-AnTi·2023-12-20 06:28

深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)

Softmax多分类简洁实现（Gluon实现）导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss

VictorHong·2023-12-18 19:01

notes2

、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax

lym94·2023-12-18 14:53

torch.nn.NLLLOSS vs torch.nn.CrossEntropyLoss

torch.nn.CrossEntropyLoss相当于softmax+log+nlllosstorch.nn.NLLLOSS示例nllloss=nn.NLLLoss()predict=torch.Tensor

芒果很芒~·2023-12-18 08:22

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

线性回归线性回归是一种单层神经网络。线性回归方法的四个关键式子：线性模型的预测公式：y^=Xw+b\hat{y}=Xw+by^=Xw+b这个公式表示向量y^\hat{y}y^（预测值）是矩阵XXX（特征）和向量www（权重）的乘积加上偏置项bbb。这里，X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d，其中nnn是样本数量，ddd是特征数量。每个样本的平方误差损失：l(i)(w,b)=12

hadiii·2023-12-16 11:50

[Knowledge Distillation]论文分析：Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：GeoffreyHinton,OriolVinyals,JeffDean时间：2015一、完整代码这里我们使用python代码进行实现#完整代码在这里#就是一下softmax

Bigcrab__·2023-12-16 11:31

3.深度学习之线性回归与Softmax分类

softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。

大勇任卷舒·2023-12-16 06:51

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax

Mr.zwX·2023-12-15 22:21

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及

h52013141·2023-12-15 22:29

详解Keras3.0 Models API: Model class

shape=(37,))x=keras.layers.Dense(32,activation="relu")(inputs)outputs=keras.layers.Dense(5,activation="softmax

缘起性空、·2023-12-15 19:11

大模型微调的“温度”参数，原来影响的是 softmax

大家好啊，我是董董灿。在对大模型进行微调训练时，经常会看到几个重要的超参数，用来控制大模型生成文本的效果。其中一个超参数叫做Temperature，中文名字叫温度，初见时很是不解，为啥一个模型还有温度这个选项。其实温度这个超参数，是可以控制模型输出的多样性。可以这么理解，热力学上，温度越高，分子运动越剧烈；温度越低，分子运动越缓慢。在大模型中也是这样，温度这个参数的值越高，代表了输出结果越多变，越

董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:23

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax

奉系坤阀·2023-12-14 17:07

深度学习——第4.3章深度学习的数学基础

第4章深度学习的数学基础目录4.7指数函数和对数函数4.7指数函数和对数函数深度学习经常会用到Sigmoid函数和Softmax函数，这些函数是通过包含exp(x)的指数函数创建的。

曲入冥·2023-12-14 16:22

Graph Attention Networks(GATs)

文章目录前言一、GATs原理1、线性变换2、激活函数3、Softmax归一化4、多层注意力5、改进注意力层二、Cora分类数据集1、导入数据库2、GATs类3、训练GATv

Authony.·2023-12-06 18:49

yolov5-cls部署之onnx导出

其中输出两种形式：形式（1）：导出带softmax映射到概率的形式（2）：导出不带softmax的，这个也是官方默认的方式一、动态导出我们先看下如何得到我们想要的仅有动态batch的导出,在export.py

曙光_deeplove·2023-12-06 03:21

【深度学习笔记】06 softmax回归

06softmax回归softmax运算损失函数对数似然Fashion-MNIST数据集读取数据集读取小批量整合所有组件softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练预测

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:19

Adaptive Softmax

例如机器翻译任务中，词表维度大约是，embedding维度取1024，那么就会产生将近1亿参数量，如果不共享embedding矩阵和softmax映射的矩阵，将会再多出1亿参数量。

chao0804·2023-12-05 14:01

【PyTorch】softmax回归

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A2.1.运行过程中出现以下警告：2.2.定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用是什么？2.3.num_workers有什么作用？它的值怎么确定？1.模型与代码实现1.1.模型背景在分类问题中，模型的输出层是全连接层，每个类别对应一个输出。我们希望模型的输出y^j\hat{y}_jy^j可以视为属于类jjj的概率，然后选择具有

盛世隐者·2023-12-05 14:43

Course2-Week2-神经网络的训练方法

神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和Softmax

虎慕·2023-12-05 09:01

21、Resnet50 中包含哪些算法？

总共卷积算法、激活算法（relu）、最大池化算法、加法（主要是为了实现残差结构）、全局平均池化、全连接和softmax算法这几种算法。

董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:40

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

softmax实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)test_iter.num_workers=0train_iter.num_wo

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

改进的轻量化人脸识别算法

基于mobilenetv2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenetv2，首先对原有网络结构进行优化，然后以三元损失函数为主，将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数

罗思付之技术屋·2023-12-03 08:30

蒸馏学习损失函数的代码

__init__()self.T=temperaturedefforward(self,y_s,y_t):#print("y_s.shape:",y_s.shape)p_s=F.log_softmax(

Dream Algorithm·2023-12-02 22:15

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

Softmax函数和交叉熵损失函数是神经网络中的重要组成部分，本文将重点介绍和解释Softmax与交叉熵的概念、用途以及它们在神经网络中的作用。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Lesson5 part5 交叉熵、softmax

查看Tabularmodels笔记该数据是用来预测谁的收入会更高。这是一个分类模型。我们有一系列类别变量（categoricalvariables）和一些连续变量，首先我意识到的是我们还不知道如何预测类别变量，目前为止我们还徘徊在一个简单的事实，即lesson5中的损失函数为nn.CrossEntropyLoss().这个函数式是什么？让我们来看看。当然，我们通过excel来找出答案。交叉熵损失只

不愿透露身份的美凌格·2023-12-02 15:36

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss）2.1、从softmax

Flanzeeny·2023-12-02 14:26

深入推导理解sample softmax loss

文章目录何为logitloss中的logit修正NCElosssamplesoftmaxlosssamplesoftmax推导过程理解logit修正部分参考资料查看TensorFlow关于nceloss

拾一滴清水·2023-12-02 06:25

理解self-attention的Q, K, V的含义

就是Q如果自己跟自己(Q)相乘的话，那么根据向量点乘知识知道，俩个向量越相似，内积越大，当一个向量与自己做内积，再与其他不同词的向量做内积后(行成一个打分向量)，该向量经过softmax后，就会变成有一个位置的值特殊的大

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-30 23:57

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

深度学习毕设项目基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

2023-简单点-机器学习中的数值计算问题

例如，在softmax函数中，当输入的数值很大时，指数运算的结果可能非常大，导致上溢。下溢：相反，当输入值过小，计算结果可能趋近于零，导致下溢。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:22

torch.nn.functional.log_softmax 函数解析

该函数将输出向量转化为概率分布，作用和softmax一致。相比softmax，对较小的概率分布处理能力更好。

兰宵宫·2023-11-29 09:23

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