softmax多分类第17页

keras 或者tensorflow损失函数

和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

weixin_42612033·2023-09-19 06:49

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot

重邮研究森·2023-09-19 06:47

对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的研究

1.对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的拆解其实这个函数可以分为两个函数，

阿言在学习·2023-09-19 02:11

6-2 pytorch中训练模型的3种方法

下面以minist数据集的多分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。其中类形式训练循环我们同时演示torchkeras.KerasModel和torchkeras.LightModel两种示范。

hxh207·2023-09-19 02:08

PyTorch深度学习（四）【加载数据集、多分类问题】

加载数据集：使用mini-batch训练数据。使用mini-batch之前先了解三个概念：（Batch之前聊过）Epoch、Batch-Size、Iterations。第一个：Epoch.当所有的训练样本进行了一次前向传播和反向传播，整个过程就叫做一个Epoch,也就是说把所有样本都参与了训练就叫做一个Epoch。第二个：Batch-Size.每次训练的时候，所用的样本数量叫做Batch-Size

每天都是被迫学习·2023-09-18 20:23

自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目

Logits是模型在分类任务中的输出，在经过Softmax函数后可以获得类别的概率分布。通过将Logits输入到交叉熵损失函数中，可

微学AI·2023-09-18 15:20

李沐机器学习入门

半监督学习3.1.1自学习算法3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax

几窗花鸢·2023-09-17 23:30

语义分割

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层+softmax）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸

LuDon·2023-09-17 21:25

深度学习保姆级教学

文章目录前言1.深度学习概论2.神经网络1.基础原理2.损失函数3.SoftMax4.前向传播5.反向传播1.反向传播介绍6卷积神经网络应用1.检测任务2.超分辨率重构3.医学检测4.无人驾驶5.人脸识别

泰勒朗斯·2023-09-17 15:11

多分类中混淆矩阵的TP,TN,FN,FP计算

关于混淆矩阵，各位可以在这里了解：混淆矩阵细致理解_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客上一篇中我们了解了混淆矩阵，并且进行了类定义，那么在这一节中我们将要对其进行扩展，在多分类中，如何去计算TP，TN，FN

夏天是冰红茶·2023-09-17 11:42

【机器学习】文本多分类

使用的是jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做

JaxHur·2023-09-17 09:23

竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

iuerfee·2023-09-17 05:21

机器学习模型评价指标(分类)

.只要在网上查一下分类模型评价指标,基本都是列出accuracy,precision,recall的计算公式给我们算.但是实际上对一个分类模型进行evaluate的时候必须要考虑到模型本身是二分类还是多分类模型

HulkyBanny·2023-09-16 21:44

竞赛选题基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

laafeer·2023-09-16 20:57

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏

Hinton在2015年发表的论文中提出了‘softmaxtemperature’的概念，对softmax函数做了

MomodelAI·2023-09-16 15:41

Redis

数据库有很多分类，关系型的（Oracle，MySQL），Key-value的（Redis，Memcached），文档类型的（MongoDB）等。

猿小将·2023-09-16 10:59

Latex-遇到的各种公式和特殊字符

Sigmoid的写法\begin{equation}\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\end{equation}Softmax的写法\begin{equation}\sigma(

天边一坨浮云·2023-09-16 10:16

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，既可以用来解决二分类问题也可以解决多分类问题。那么为什么名为“回归“的算法却是用来解决分类问题的呢？

天才厨师1号·2023-09-16 07:25

[deeplearning]pytorch实现softmax多分类问题预测训练

写在前面：俺这两天也是刚刚加入实验室，因为之前的学习过程中用到更多的框架是tensorflow，所以突然上手pytorch多少有些力不从心了。这两个框架的主要区别在与tensorflow更偏向于工业使用，所以里面的很多函数和类都已经封装得很完整了，直接调用，甚至连w，b等尺寸都会自动调整。但是pytorch更加偏向于学术，。。。。或者说更加偏向于数学，很多功能都需要我们自己手动去实现：刚刚跟这d2

ViceMusic5·2023-09-16 02:31

提取数据和标签

这可以是一个二分类问题（如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件）或多分类问题（如将新闻文章归类到不同的主题类别）。数据提取和标签提取在许多实际应

zg1g·2023-09-15 20:56

【机器学习】XGB如果类别不平衡怎么解决？和深度学习解决办法一样吗？

xgboost-样本类别不平衡-知乎分类问题中类别不平衡问题的有效解决方法_多分类问题时scale_pos_weight-CSDN博客解决样本不平衡问题的奇技淫巧汇总_数据小样本同时每天数据都在变_songhk0209

sdbhewfoqi·2023-09-15 18:08

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分布（二分类任务）贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，能处理多分类任务，常用于文本分类。缺点：只能用于分类问题。

疋瓞·2023-09-15 08:49

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（当然也可以解决多分类问题）。 2.二分类问题只有两个类别。对于类别我们通常称为正类（positiv

冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

目标分类一、目标分类介绍1.1二分类和多分类的区别1.2单标签和多标签输出的区别二、代码获取三、数据集准备四、环境搭建4.1环境测试五、模型训练六、模型测试6.1多标签训练-单标签输出结果6.2多标签训练

ZZY_dl·2023-09-14 23:14

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

使用Softmax回归来实现手写数字识别，即给定一张手写数字，判断属于0--9中哪一个数字。

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

d2l的一些理论知识的整理【1】

2.1.数据操作2.2.数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3.线性回归的简洁实现3.4.softmax

懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

深度学习中softmax激活函数的用法

在深度学习中，“softmax”是一种常用的激活函数，它主要用于多类别分类任务中的输出层。

小宋加油啊·2023-09-14 12:05

VGGNet为什么效果比AlexNet好

16神经网络结构图，可以看到其组成由：个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层+softmax

机器不会学习·2023-09-14 08:59

【交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss详解-附代码实现】

CrossEntropyLoss什么是交叉熵softmax损失计算验证CrossEntropyLoss输入输出介绍验证代码多维交叉熵验证代码什么是交叉熵交叉熵有很多文章介绍，此处不赘述。

y_dd·2023-09-13 23:22

Scikit-Learn快速生成分类数据集

幸运的是Scikit-Learn提供的make_classification()方法可以创建不同类型的数据集，它可以生成不同类型的数据集：二分类、多分类、平衡或不平衡数据集、难以分类的数据集等。

梦想画家·2023-09-13 23:22

爱亦然盲目

王尔德说恨是盲目的爱亦然爱说不出理由也没有理由其实世界上没有什么同性恋姐弟恋兄妹恋忘年恋师生恋爱了就是爱了没有这么多分类爱一个人就像戴了过滤眼镜一样会过滤掉对方的所有缺点妈妈嫁过来才知道爸爸家里很穷我问为什么婚前不打听她说因为看对眼了就想不了那么多如果说颜值重要那也有很多长相一般甚至丑陋的人依然找到了心上人明知爱这条路会充满失望悲伤无奈但是我们依然追求爱情人们在嘲笑飞蛾扑火的时候自己又何尝不是一股

_丨·2023-09-13 19:25

神经网络 05(损失函数)

lossfunction）代价函数（costfunction）目标函数（objectivefunction）误差函数（errorfunction）二、分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数2.1多分类任

Darren_pty·2023-09-13 05:25

基于小波神经网络的多分类预测，基于ANN的分类预测

BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的多分类代码

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-12 16:15

TF中使用softmax函数；

简介代码importtensorflowastfx1=tf.constant([[5.8,4.0,1.2,0.2]])#5.8,4.0,1.2,0.2（0）w1=tf.constant([[-0.8,-0.34,-1.4],[0.6,1.3,0.25],[0.5,1.45,0.9],[0.65,0.7,-1.2]])b1=tf.constant([2.52,-3.1,5.62])y=tf.matm

phac123·2023-09-12 10:04

Pytorch使用nn实现softmax回归

思路使用Fashion-MNIST数据集.在定义模型的时候要注意数据的格式.对于softmax,可以在损失函数的时候一起去搞,网络中依然只需要线性就好了.下面两种写法的另一个文件为:d2lzh_pytorch.pyimportrandomfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisioni

phac123·2023-09-12 10:33

【AI理论学习】语言模型Performer：一种基于Transformer架构的通用注意力框架

一种基于Transformer架构的通用注意力框架Performer论文解读RegularAttentionMechanismFAVOR+：通过矩阵相关性实现快速注意力Attention的时间复杂性绕过softmax

镰刀韭菜·2023-09-12 10:26

Image Segmentation

easytounderstand):卷积神经网络CNN（3）——FCN(FullyConvolutionalNetworks)要点解importantideas:upsamplingendtoend-softmaxpixelwiseclassificationoriginalpaper

aureole420·2023-09-12 03:38

Transformer-2. 注意力分数

高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction），然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。

cartes1us·2023-09-12 01:51

隐私计算FATE-多分类神经网络算法测试

一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。

zlt2000·2023-09-12 01:40

贝wa儿歌（安卓）

贝瓦儿歌不仅只是儿歌，其实有很多分类的，包括有国学，动画，英语，故事，思维，情商，习惯等等，寓教于乐让小朋友们开心学习健康成长。

手机电脑软件分享·2023-09-12 00:19

动手学深度学习之注意力机制

1.安装库pipinstalld2l2.注意力公式公式一Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt

强强学习·2023-09-11 15:13

Attention中Q，K，V的作用机制

softmax函数内Q和K的转置相乘目的是为了：计算Q和K的相关性。如上图

Iron_lyk·2023-09-11 15:42

分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测

局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测目录分类预测|Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及多分类建模做多特征输入单输出的二分类及多分类模型

机器学习之心·2023-09-11 09:39

机器学习分类任务评价指标

目录1引言2Precision3Accuracy4Recall5F1scrore6AUC-ROC1引言机器学习中的任务主要分为分类与回归，分类主要分为二分类与多分类，在分类任务中一般有Precision

机器学习杨卓越·2023-09-11 05:50

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss

闫阿佳·2023-09-10 10:06

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘log_softmax‘

在训练时，用交叉熵损失函数要进行softmax计算，其data和label需要满足一定的条件：预测的结果返回的值y要是tensor，不能是numpyarray或者list，所以报错；我的做法是对程序运行调试模式

Good@dz·2023-09-10 09:35

分类预测 | MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测

MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型

机器学习之心·2023-09-09 19:23

解决'InceptionOutputs' object has no attribute 'log_softmax'

'InceptionOutputs'objecthasnoattribute'log_softmax'在pytorch0.4之前的版本会报错成'tuple'objecthasnoattribute'log_softmax

ssmem·2023-09-09 18:31

【AI】机器学习——线性模型（逻辑斯蒂回归）

sigmod函数几率3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用：语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比3.3.7从二分类到多分类问题多次二分类

AmosTian·2023-09-09 14:28

文本分类总结

结构：input→embedding→convolution→pooling→concated→softmax→output缺点：CNN的窗口大小不好

许志辉Albert·2023-09-09 02:02

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