softmax多分类第10页

[深度学习]不平衡样本的loss

不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。

Geronimo620·2023-11-11 05:25

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。

三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

深度学习原理23——激活函数

这篇文章不错激活函数1激活函数作用2激活函数类型2.1softmax（一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了）2.2Sigmoid2.3tanh函数（thehyperbolictangentfunction

晓码bigdata·2023-11-11 01:48

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。一、激活函数1.1什么是激活函数：在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。具体来说，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值

也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

文章目录激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被

香辣老油条·2023-11-10 17:50

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。

python收藏家·2023-11-10 16:25

基于深度学习的语音识别系统构建

)项目内容：1.语音识别系统构建：负责基于kaldi的混合语音识别模型系统的构建，包括训练数据的搜集与处理，模型训练测试、rescore解码流程和上线部署等；2.声纹识别系统构建：使用cnn+aam-softmax

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-11-10 10:04

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数：Python3LeakyReLU激活函数：Python3S形激活函数：Python3Tanh激活函数：Python3Softmax激活函数：Python3什么是激活函数以及为什么使用它们

geeks老师·2023-11-10 03:37

机器学习——逻辑回归

二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负

七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

深度学习_10_softmax_实战

由于网上代码的画图功能是基于jupyter记事本，而我用的是pycham,这导致画图代码不兼容pycharm,所以删去部分代码，以便能更好的在pycharm上运行完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(bat

Narnat·2023-11-09 17:15

【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络

1实验内容简介1.1实验目的（1）熟练掌握tensor相关各种操作；（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；（3）熟练掌握基于mindspore和pytorch的广义线性模型与前馈神经网络模型的实现。1.2实验内容及要求请基于mindspore和pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析，并以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析二个模

WiIsonEdwards·2023-11-09 17:31

深度学习_11_softmax_图片识别代码&原理解析

完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)"每个图片长度，以及图片种类"num_inputs=784num_outputs=10"模型全局"W=torch.normal(0,0.01,si

Narnat·2023-11-09 17:26

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法

分类问题有二分类（是或否）和多分类（多个类别中差别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问

xiao | yang·2023-11-09 16:45

从零学习Adaboost算法的python实现

Adaboost分类算法python代码详细实现首先呢，Adaboost分类算法的实现网上找的基本都是二分类的代码，很少有基于多分类的代码实现，于是我就找了找基于多分类实现的方法，具体思

OOOrchid·2023-11-09 15:03

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes

勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

python 之softmx 函数

文章目录总的介绍小应用总的介绍Softmax函数是一个常用的激活函数，通常用于多类别分类问题中。它将一个实数向量转换为概率分布。这个函数的输出是一个概率分布，表示输入样本属于每个可能类别的概率。

JNU freshman·2023-11-09 08:46

负采样：如何高效训练词向量

2.为什么需要负采样在传统的词嵌入模型中，如Word2Vec，要计算每个词汇在上下文中的概率分布，需要使用softmax函数对整个词汇表进行运算。

oveZ·2023-11-08 21:20

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。

deephub·2023-11-08 12:43

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记

csj50·2023-11-08 06:13

理解交叉熵(Cross Entropy)

在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，其中模型需要对输入样本进行分类，而标签是类别概率分布。交叉熵损失函数通过计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

（附源码）springboot垃圾自动分类管理系统毕业设计 160846

摘要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个垃圾自动分类的网站，随之就产生了“垃圾自动分类管理系统”，这样就让垃圾自动分类管理系统更加方便简单

Q_3461074420·2023-11-08 03:08

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类

Mamong·2023-11-07 13:49

NLP常见任务及评估指标

如果是多分类，则每个类别各自求P、R最终求平均值

牵制有心碎·2023-11-07 06:07

人工智能-深度学习计算：层和块

当我们使用softmax回归时

白云如幻·2023-11-07 06:59

NLP之Bert实现文本多分类

文章目录代码代码整体流程解读debug上面的代码代码frompypro.chapters03.demo03_数据获取与处理importtrain_list,label_list,val_train_list,val_label_listimporttensorflowastffromtransformersimportTFBertForSequenceClassificationbert_mode

赵孝正·2023-11-07 06:19

ElementUI-tree拖拽功能与节点自定义

前言在管理端会遇到多分类时，要求有层次展示出来，并且每个分类有额外的操作。例如：添加分类、编辑分类、删除、拖到分类等。下面将会记录这样的一个需求实习过程。

yj小耳朵·2023-11-07 05:14

python量化交易实战王晓华pdf_Python量化交易实战

量化投资在我国股市的发展前景1.5小结第2章Python的安装与使用2.1Python的基本安装和用法2.1.1Anaconda的下载与安装2.1.2Python编译器PyCharm的安装2.1.3使用Python计算softmax

weixin_39542477·2023-11-07 05:09

2、TensorFlow训练MNIST

如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmaxregression)的相关知识，你可以

aiyiguan4623·2023-11-07 03:35

python实现混淆矩阵_Python - 混淆矩阵可视化实现

主要是汇总几种关于多分类问题中的混淆矩阵可视化Python实现.最简单的一种是直接在终端打印混淆矩阵结果，如：importsysdefconfusion_matrix(gt_labels,pred_labels

weixin_39884738·2023-11-06 19:50

PyTorch编写神经网络模型训练三分类问题

损失函数设置：根据任务需求选择适当的损失函数，在多分类问题中通常使用交

挽风起苍岚·2023-11-06 19:01

[pytorch]手动构建一个神经网络并且训练

0.写在前面上一篇博客全都是说明类型的,实际代码能不能跑起来两说,谨慎观看.本文中直接使用fashions数据实现softmax的简单训练并且完成结果输出.实现一个预测并且观测到输出结果.并且更重要的是

ViceMusic5·2023-11-06 19:00

Caffe Model Zoo

Caffe有许多分类的预训练模型及网络结构，我自己训练过的模型总结在Github上，基本上涵盖了大部分的分类模型，包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，Inception系列，ResNet，SENet

SnailTyan·2023-11-06 18:28

八、机器学习基础知识：分类性能评价指标

文章目录分类性能基本概念1、准确率1、精确率2、召回率3、F1-score4、ROC曲线5、多分类问题中的相关指标6、混淆矩阵分类性能基本概念与预测性能评价指标相类似，分类性能评价指标同样也是将模型计算得出的标签值与实际的真实标签值通过数学统计上的公式进行计算来获得它们之间的关系

七层楼的疯子·2023-11-06 17:00

同时标注分割、检测、多分类属性的工具

1、https://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/82385580/2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/656703406

贝猫说python·2023-11-06 11:16

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

主要是看预测概览的类别有几种，cross-entropy也可以多分类，logisticloss就是只能二分类。

sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

【触想智能】4U触摸工控机具有哪些优势？

工控机有很多分类，有无风扇工控机、嵌入式工控机、上架式工控机、4U触摸工控机等。上架式工控机在市场上是比较受欢迎的，其中用户咨询最多的要属上架式工控机中的4U触摸工控机了。那么4U触摸工控机好在哪里?

触想工业平板电脑一体机·2023-11-06 04:26

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫~继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax

熬夜患者·2023-11-06 01:00

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

SQL中的左连接与右连接,内连接有什么区别

盘丝仙仙·2023-11-05 14:47

样本不均衡之难易不均衡

本文均针对二分类进行说明，多分类的情况可以横向扩展。对于二分类问题来说，其损失CE：样本类别不均衡当我

小蛋子·2023-11-05 11:07

基于BP神经网络的多分类预测，基于BP神经网络的多分类识别，基于混淆矩阵的分析的BP神经网络分类识别，BP神经网络窗口详解，BP神经网络详细原理

神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的火灾识别完整代码下载链接：基于BP神经网络的多分类预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking

两点值得关注：①解决视角多变粗略姿势+精细姿势结合的方法粗鲁姿势即通过相机视角捕获的几种情况进行分析，分正面、背面、侧面三种类别，加一个softmax做分类，用作视角预测。

小小音·2023-11-05 04:13

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算代码

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算使用提示：需要opencv库只需将预测结果文件路径与标签路径改一下只针对二分类哦（多分类可稍作修改）代码里正类的像素值为255，可做修改！

小绵羊在努力·2023-11-04 23:51

NLP之Bert多分类实现(数据获取与处理)

文章目录1.代码解读1.1代码展示1.2流程介绍1.3debug的方式逐行介绍1.代码解读1.1代码展示importjsonimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmbert_model="bert-base-chinese"fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(

赵孝正·2023-11-04 16:51

softmax回归的简洁实现

我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

Sonhhxg_柒·2023-11-04 14:28

深度学习softmax函数理解

文章目录一，引入二，softmax是什么？三，为什么使用exe^xex实现总结一，引入我们为什么要引入这个函数，我们知道在机器学习当中，一些问题大概可以分为两种，一种是分类问题，一种是回归问题。

fckey·2023-11-04 14:28

softmax回归-原理理解

softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数我们知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。

王三省的读研日记·2023-11-04 14:58

推荐频道

softmax多分类