softmax多分类第15页

TensorFlow中常用的损失函数

TensorFlow的tf.nn模块里的损失函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2()importtensorflowastflabels=[[0.2,0.3,0.5

GarryLau·2023-10-08 05:37

Pytorch使用DataLoader, num_workers!=0时的内存泄露

描述一下背景，和遇到的问题：我在做一个超大数据集的多分类，设备Ubuntu22.04+i913900K+Nvidia4090+64GBRAM，第一次的训练的训练集有700万张，训练成功。

DeepHacking·2023-10-08 05:02

中点和中值滤波的区别_滤波器基础知识简介

滤波器的这种众多分类方法所描述的滤波器不同的众多特征，集中体现出了实际工程应用中对滤波器的需求是需要综合考量的，也就是说对于用户需求来做设计时，需要综合考虑用户需求。滤波器

weixin_39964528·2023-10-08 00:33

SG Former实战：训练自定义分类数据集

2308.12216.pdf源码中数据集为Imagenet-1K，数据量比较大，完整的数据集容量超过100G，光是下载这个数据集就得花不少时间，为了玩转SGFormer可以换成自定义的较小的数据集看看效果首先按照大多分类数据集的制作方式

athrunsunny·2023-10-07 19:36

nn.CrossEntropyLoss与F.binary_cross_entropy_with_logits 的区别

输入期望是未经过Softmax激活的原始分数，通常称为logits。目标是一个包含每个样本的类别索引的张量，形状为

爱生活的椰子·2023-10-07 11:47

神经网络权重可视化

本次实验基于MNIST数据集，通过建立一个两层的神经网络，采用softmax对数据集进行分类。训练完成之后，就可以看到网络的权

taiguangxing·2023-10-07 10:45

精确率与召回率

1.分类评估方法1.1精确率与召回率1.1.1混淆举证在分类任务下，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

自我学习的娱乐员·2023-10-07 09:35

「福利」育儿资源看这篇就够了！绘本动画片儿歌书单应有尽有

超多分类按需保存小程序>>资源相对论内容实在是太多了不能一一列出有需要的尽快保存⭕️包括但不限于以下内容✅0-3岁儿童绘本汇总✅3-6岁儿童绘本汇总✅7-10岁儿童绘本汇总✅世界优秀绘本55册✅200本国风成语故事连环画

资源相对论·2023-10-06 17:30

【知识蒸馏】Knowledge Review

【GiantPandaCV引言】知识回顾（KR）发现学生网络深层可以通过利用教师网络浅层特征进行学习，基于此提出了回顾机制，包括ABF和HCL两个模块，可以在很多分类任务上得到一致性的提升。

pprpp·2023-10-06 16:02

大佬博客记录

包含Seq2Seq,attention,self-attention,multi-headedattention,PositionalEncoding,Residuals,FinalLinearandSoftmaxLayer

BoringFantasy·2023-10-06 15:56

sigmoid和softmax函数有什么区别

Sigmoid函数和Softmax函数都是常用的激活函数，但它们的主要区别在于应用场景和输出结果的性质。

aoeiuv～·2023-10-06 15:17

回归（三）：Softmax回归

回归（三）Softmax回归二分类到多分类问题在Logistic回归中，我们处理的是二分类的问题。我们假定事件的对数几率满足线性模型，得到的概率函数满足sigmoid函数的形式。

阿圆的一亩三分地·2023-10-06 10:55

二项分布以及实现

importnumpyasnpimporttheanoimporttheano.tensorasTfromtheano.tensor.nnetimportconvfromtheano.tensor.nnetimportsoftmaxfromtheano

泰勒朗斯·2023-10-05 20:11

多任务学习模型MTL: MMoE、PLE

常见的监督学习包括：回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种

我就算饿死也不做程序员·2023-10-05 19:02

自适应Softmax(Adaptive Softmax)

AdaptiveSoftmax自适应Softmax原文：https://towardsdatascience.com/speed-up-your-deep-learning-language-model-up-to

manlier·2023-10-05 14:19

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

1、LogisticRegressionLogisticRegression是用于二分类或多分类问题的逻辑回归模型。可以使用不同的优化算法（如拟牛顿法、坐标下降法）来拟合逻辑回归模型。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:25

[软件工具]opencv-svm快速训练助手教程解决opencv C++ SVM模型训练与分类实现任务支持C# python调用

opencv中已经提供了svm算法可以对图像实现多分类，使用svm算法对图像分类的任务多用于场景简单且对时间有要求的场景，因为opencv的svm训练一般只需要很短时间就可以完成训练任务。

FL1623863129·2023-10-04 22:31

TensorFlow笔记之卷积神经网络

训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化总结前言记录在tf1.x与tf2.x中使用卷积神经网络完成CIFAR-10数据集识别多分类任务

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

Transformer学习-self-attention

激活函数softmax可以用

王小燊oom·2023-10-03 18:19

PyTorch深度学习实战（16）——面部关键点检测

深度学习实战（16）——面部关键点检测0.前言1.关键点检测1.1关键点检测模型分析1.2数据集分析2.面部关键点检测3.2D和3D面部关键点检测小结系列链接0.前言我们已经学习了如何解决二分类(猫狗分类)和多分类

盼小辉丶·2023-10-02 18:02

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

精确度acc的计算

为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid,softmax

yalipf·2023-10-02 08:14

KDD 2019论文解读：多分类下的模型可解释性

reference:https://developer.aliyun.com/article/715920简介：日前，由阿里巴巴研究型实习生张雪舟、蚂蚁金服高级算法专家娄寅撰写的论文《AxiomaticInterpretabilityforMulticlassAdditiveModels》入选全球数据挖掘顶级会议KDD2019。日前，由阿里巴巴研究型实习生张雪舟、蚂蚁金服高级算法专家娄寅撰写的论文

婉妃·2023-10-02 03:40

神经网络中的知识蒸馏

多分类交叉熵损失函数：每个样本的标签已经给出，模型给出在三种动物上的预测概率。将全部样本都被正确预测的概率求得为0.70.50.1，也称为似然概率。优化的目标就是希望似然概率最大化。

the animal·2023-10-01 22:56

摘抄2-你摆脱了限制你的穷人思维吗？

2016-10-1110:20:54土豆豆子阅读数320文章标签：思维更多分类专栏：文章近日看完《贫穷的本质》，掩卷，细思极恐。

猎头Flora写字·2023-10-01 07:07

qt超强精美绘图控件 - QCustomPlot一览及安装使用教程

一杯橙咖·2023-10-01 05:22

对负采样（negative sampling）的一些理解

负采样（negativesampling）通常用于解决在训练神经网络模型时计算softmax的分母过大、难以计算的问题。

重剑DS·2023-09-30 15:16

【李沐深度学习笔记】Softmax回归

课程地址和说明Softmax回归p1本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。

魔理沙偷走了BUG·2023-09-30 13:39

多标签分类策略

唯一区别于多分类在于：一个样本是否可以拥有多个标签。解决多标签分类问题的技术基本上，有三种方法可以用来解决一个多标签分类问题，即:问题转换改编算法集成方

一心一意弄算法·2023-09-30 09:38

基于pytorch，已知卷积后的坐标，求卷积前的感受野范围

已知卷积后的坐标，求卷积前的感受野范围在之前的文章中已经说明了卷积前后的坐标关系：已知卷积后的坐标，求卷积前的感受野范围基于pytorch实现提取卷积操作后某一位置的感受野特征任务目的：在语义分割模型中，希望提取SoftMax

熊猫眼的vin·2023-09-29 21:31

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章分类学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。

hirolin·2023-09-29 16:56

K最近邻(k-Nearest Neighbor) 浅析

KNN算法可用于多分类，KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。

城市中迷途小书童·2023-09-29 13:28

分类预测 | Matlab实现BES-ELM秃鹰搜索算法优化极限学习机分类预测

秃鹰搜索算法优化极限学习机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述Matlab实现BES-ELM秃鹰搜索算法优化极限学习机分类预测（完整源码和数据）1.自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类

机器学习之心·2023-09-29 06:12

深入了解多分类混淆矩阵：解读、应用与实例

混淆矩阵的应用实战多分类混淆矩阵总结引言在机器学习和数据科学领域，混淆矩阵（ConfusionMatrix）是一种重要的工具，用于评估分类模型的性能。

小馒头学python·2023-09-28 23:51

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientViT

ViT的关键计算瓶颈是softmax注意力模块，其计算复杂度与输入分辨率成二次方。降低ViT的成本以将其部署在边缘设备上至关重要。

我悟了-·2023-09-28 19:29

逻辑回归模型的简介及python代码实现

文章目录1逻辑回归简介1.1回归步骤1.2逻辑回归与多重线性回归2逻辑回归模型算法原理2.1逻辑回归模型的数学原理2.2逻辑回归模型的代码实现2.3逻辑回归模型的深入理解2.4多分类逻辑回归模型演示总结

日常脱发的小迈·2023-09-28 00:22

Pytorch之VGG16图像分类

和订阅专栏哦目录一、VGG1.VGG网络结构（1）输入层（2）第一层卷积层（3）第二层卷积层（4）第三层卷积层（5）第四层卷积层（6）第五层卷积层（7）第一层全连接层（8）第二层全连接层（9）第三层全连接层（10）softmax

风间琉璃•·2023-09-27 19:22

TextCNN

在文本分类时，可以使用卷积层进行文本特征抽取，模型结构如图：首先利用卷积层和池化层，捕获序列特征，然后根据特征用softmax进行分类。这里面主要涉及到两个操作，卷积操作和池化操作。

612twilight·2023-09-27 16:56

win10安装python的xlrd_win10安装python的xlrd

最近想尝试一下python中机器学习库函数，来测试SVM多分类算法性能，所以需要安装python以及xlrd，安装过程如下。

kkhenry·2023-09-27 10:55

激活函数总结（四十三）：激活函数补充(ScaledSoftSign、NormLinComb)

2.2NormLinComb激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-09-27 05:34

激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)

2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-09-27 05:04

激活函数总结（四十一）：激活函数补充(ShiLU、ReLUN)

激活函数2.2ReLUN激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-09-27 05:03

激活函数总结（四十四）：激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)

激活函数2.2EvoNorms激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax

sjx_alo·2023-09-27 05:33

模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）

回归任务（RegressionTasks）：MSE（MeanSquaredError）：均方误差，表示预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测性能越好。RMSE（RootMeanSquaredError）：均方误差的平方根，常用于金融领域的预测。MAE（MeanAbsoluteError）：平均绝对误差，表示预测值与实际值之间的平均绝对差。MAE越小，说明模型的预测性能越好。R-

卢延吉·2023-09-27 00:24

#lilia的挣扎之旅#softmax小结

softmax注意指数变换去负数，突出特征归一化变为概率的近似利用常数不变防止溢出弄清每个维度代表的含义（样本/特征）axis=0/1计算的方向（=1是在横轴方向计算或查找）

白骨鱼石·2023-09-26 17:46

深度学习基础概念理解

3、SVM一般指支持向量机，是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，也可改为多分类。4、使用SVM也可代替CNN网络

盛世芳华·2023-09-26 14:39

YOLOv3模型原理深度解析

（3）将损失函数从以前的Softmax修改为Logit，也就是对每个类别进

德彪稳坐倒骑驴·2023-09-26 13:55

支持向量机（SVM）

主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。

·2023-09-26 11:46

一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数

文章目录一、熵和信息熵1.1概念1.2信息熵公式二、KL散度和交叉熵2.1KL散度(相对熵)2.2交叉熵三、Softmax和交叉熵损失函数3.1Softmax3.2交叉熵损失函数一、熵和信息熵1.1概念

冒冒菜菜·2023-09-26 10:47

支持向量机基本原理，Libsvm工具箱详细介绍，基于支持向量机SVM的遥感图像分类

SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM的遥感图像分类识别，基于支持向量机SVM的遥感图像分类识别（代码完整，数据齐全）_图像匹配中SVM多分类问题资源

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-26 10:17

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