softmax多分类第19页

TensorFlow二元-多类-多标签分类示例

二元分类简述逻辑回归二元交叉熵二元分类架构案例：逻辑回归预测获胜团队多类分类简述Softmax函数分类交叉熵多类分类架构案例：预测航天飞机散热器位置案例：创建字符识别模型多标签分类案例：构建电影类型标签模型参阅

亚图跨际·2023-08-27 16:20

Keras上实现recall和precision，f1-score（多分类问题）

关于心电图的实验我一直都是在keras上实现的，怎么说呢，keras对于初学者来说十分友好，搭模型犹如搭积木，很多细节都被封装起来了，但是随着研究的深入，就会慢慢意识到，keras还是有很多不方便的地方。比如说，keras2.0版本就已经删除了recall和precision，f1-score这三个指标。但对于样本不均衡的数据集来说，只看准确率是没有多大意义，尤其是我做的MIT数据集，N类心拍占比

热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:41

第61步深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）

然而，在实际工作中，我们大概率需要进行多分类任务。例如肺部胸片可不仅仅能诊断肺结核，还有COVID-19、细菌性（病毒性）肺炎等等，这就涉及到图像识别的多分类任务。

Jet4505·2023-08-27 13:10

总结

决策树算法的有点简单,直观,可解释性强,建树容易不需要预处理,归一化,以及处理缺失值离散值,连续值,及其混合都可以处理能够多分类缺点容易过拟合,泛化能力不强样本发生改动,会导致树的结构发生变化,这里可以通过集成学习方法解决容易偏向某些特征

zhouycoriginal·2023-08-27 10:03

word2vec 2种训练模式

__________输入________优化方法：NegativeSample（负采样）HierachicalSoftmax

程非池的小软·2023-08-27 08:21

基础神经网络“组件”----激励函数

tf.nn.softmax(logits,dim=-1,name=None)作用：计算softmax激活值参数:logits:非空的tens

采香行处蹙连钱·2023-08-27 01:11

torch.nn.functional.cross_entropy使用

具体地说，F.cross_entropy函数与nn.CrossEntropyLoss类是相似的，但前者更适合于控制更多的细节，并且不需要像后者一样在前面添加一个Softmax层。函数原型为：F.cro

lqjun0827·2023-08-26 16:13

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

2.2InverseSquareRootLinearUnit(ISRLU)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·2023-08-26 13:11

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

深度学习-softmax

1.基本概念softmaxregression是logisticsregression的一般形式，两者都用于解决分类问题。

不烫的热水袋·2023-08-26 04:58

损失函数介绍

用softmax，就可以将一个输出值转换到概率取值的一个范围。

深浅卡布星·2023-08-26 00:13

机器学习之softmax

Softmax是一个常用于多类别分类问题的激活函数和归一化方法。它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

深度学习基础

常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2激活函数-tanh6.3激活函数-Relu6.4激活函数-Softmax7

@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

激活函数2.2Phish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·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

2.3AmplifyingSineUnit(ASU)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·2023-08-23 17:53

AI_Start2.1_神经网络入门

当前项目建立起一个由上至下的完整定位方法，并书写至文档中1.1.神经网络1.权重，W2.特征，X，类似于房屋面积，价格等3.激活函数，引入非线性化4.偏置，可以让其不从零点出发1.2一个神经网络的例子1.3多神经元例子--多分类问题

望望明月·2023-08-22 14:17

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

分类预测 | MATLAB实现NGO-DBN北方苍鹰优化深度置信网络多特征输入分类预测

NGO-DBN北方苍鹰优化深度置信网络多特征输入分类预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍MATLAB实现NGO-DBN北方苍鹰优化深度置信网络多特征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·2023-08-22 05:57

和李沐大神一起动手学深度学习笔记2——Softmax 回归

Softmax回归Softmax回归是一个多类分类模型，使用Softmax操作子可以得到每个类的预测置信度(概率)，使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。

a_Janm·2023-08-22 02:27

2023实习面经

多分类的损失函数怎么算？如果文本分类的标签有多个，比如一个文本同时属于多个label那怎么办？

无枒·2023-08-21 11:04

【李沐】3.5、softmax回归的从0开始实现

注意：把每个像素位置看作⼀个特征#导入PyTorch库importtorch#从IPython库中导入display模块，用于在交互式环境中显示内容fromIPythonimportdisplay#从d2l.torch模块中导入torch作为d2l的别名，方便后续使用d2l库中的功能fromd2limporttorchasd2l#定义批次大小batch_size=256#使用d2l库中的load_

守望↪星空·2023-08-21 05:51

【李沐第三章】3.6、softmax回归的简单实现

1、初始化模型参数#PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此，#我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight,std=0.01)#对模型的权重进行初

守望↪星空·2023-08-21 05:51

学习记录——FLatten Transformer

线性注意力通过两个独立的映射函数来近似Softmax操作，具有线性复杂度，能够很好地解决视觉Transform

Chaoy6565·2023-08-21 03:58

深度学习loss变为nan的问题

精度缓慢增大，但是突然loss就Nan了，我想应该不是样本问题也不是梯度爆炸或者loss中有除0吧，毕竟都训练了100epoch了最终发现问题：之前代码为：predict=torch.log(torch.softmax

猴子2333·2023-08-20 16:23

机器学习-不平衡数据集

100个样本其中80个样本被标记为class1,其余20个被标记为class2.这个数据集就是一个不平衡数据集，class1和class2的样本数量之比为4：1.不平衡数据集不仅存在于二分类问题而且存在于多分类问题中

XIE_QAID·2023-08-20 07:59

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)

激活函数2.2TanhExp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·2023-08-20 00:06

【深度学习-图像识别】使用fastai对Caltech101数据集进行图像多分类（50行以内的代码就可达到很高准确率）

文章目录前言fastai介绍数据集介绍一、环境准备二、数据集处理1.数据目录结构2.导入依赖项2.读入数据3.模型构建3.1寻找合适的学习率3.2模型调优4.模型保存与应用总结人工智能-图像识别系列文章目录前言fastai介绍fastai是一个深度学习库，它为从业人员提供了高级组件，可以快速、轻松地在标准深度学习领域提供最先进的结果，并为研究人员提供了低级组件，可以混合和匹配以构建新的方法。以解耦

AiFool·2023-08-19 18:24

常用激活函数及其优缺点的总结与比较

文章目录1、sigmoid2、Tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、Softmax1、sigmoid优点：将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间，适用于将预测概率作为输出的模型；缺点：1）当输入非常大或非常小的时候

masterleoo·2023-08-19 14:29

理解softlabel的好处

从标签平滑和知识蒸馏理解SoftLabel-极市社区从softmax的损失函数曲线上理解，hardlabel监督下，由于softmax的作用，one-hot的最大值位置无限往1进行优化，但是永远不可能等于

江汉似年·2023-08-19 14:56

一文学会sklearn中的交叉验证的方法

sklearn实现交叉验证数据集使用sklearn中常见的多分类数据，iris数据集。

帅帅的Python·2023-08-19 13:13

深度学习入门初探——C语言版的softmax实现

回归问题简言之就是根据某个输入来预测或计算出一个数值的结果，基本上使用的就是恒等函数；而分类问题是数据属于哪一个类别的问题，二分类和多分类等，使用的是softmax函数。

clyfk·2023-08-19 03:28

如何建立公众号和给公众号起名

打开电脑，准备注册，才发现居然有这么多分类，到底该选择哪一种！？！？

喵本部落·2023-08-18 20:57

机器学习之分类模型

按照输出类别（标签）的不同，可以分为二分类（BinaryClassification）、多分类（Multi-Cla

cv-player·2023-08-18 16:16

激活函数总结（十一）：激活函数补充(Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid)

2.3BipolarSigmoid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·2023-08-18 16:45

激活函数总结（十）：激活函数补充(Identity、LogSigmoid、Bent Identity)

2.3BentIdentity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·2023-08-18 16:45

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Softmin激活函数2.2Softmax2d激活函数2.3Logsoftmax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

sjx_alo·2023-08-18 16:15

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)

激活函数2.3Arc系列激活函数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·2023-08-18 16:14

YOLOv2和YOLOv3基础

目录v2改进网络结构先验框感受野V3多scale残差网络架构先验框softmax层代替v2改进网络结构先验框感受野V3多scale残差网络架构先验框softmax层代替

醋酸洋红就是我·2023-08-18 14:38

神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导

这里有一个定式：凡是采用Softmax+CrossEntrop

宇日辰·2023-08-18 12:46

基于机器学习softmax回归训练多分类的深度神经网络结构模型

分类问题机器学习在监督学习领域主要解决两个问题，其中一个问题是分类问题，分类问题分为二分类问题还有多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid

幻风_huanfeng·2023-08-18 12:15

神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归

概念Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种用于多分类任务的机器学习算法，特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。

丰。。·2023-08-18 12:14

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

前馈神经网络多分类任务

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsclassNetwork(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,out_dim):super().__init__()self.layer

satadriver·2023-08-18 08:41

前馈神经网络回归测试

深度学习实验，刚开始的时候，一般都有logistic和softmax回归测试例子，接下来的前馈神经网络、卷积神经网络也有回归测试。

satadriver·2023-08-18 08:11

python多分类画roc曲线_基于python的多分类ROC曲线生成2

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,roc_curve,aucfromsklearn.preprocessingimportlabel_binarizeimportnumpyasnpy_test_bi=label_binarize(y_test,classes=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,

Tfifthe·2023-08-18 07:56

机器学习编译系列---张量程序抽象

直观地，图中的linear、add、relu、linear、softmax均为元张量函数。机器学习编译

学弟·2023-08-18 07:24

python 多分类画auc曲线和macro-average ROC curve

最近帮一个人做了一个多分类画auc曲线的东西，不过最后那个人不要了，还被说了一顿，心里很是不爽，anyway，我写代码的还是要继续写代码的，所以我准备把我修改的代码分享开来，供大家研究学习。

农民小飞侠·2023-08-18 07:24

【AI实战】BERT 文本分类模型自动化部署之 dockerfile

【AI实战】BERT文本分类模型自动化部署之dockerfileBERTBERT文本分类模型基于中文预训练bert的文本分类模型针对多分类模型的loss函数样本不均衡时多标签分类时dockerfile编写

szZack·2023-08-17 19:48

写作者学习之旅

首先在写作前，先确定你的写作主旨写作有很多分类，比如公务写作，新闻写作，文学写作等等归根到底分两类一是虚拟写作二非虚拟写作。在你动笔写作前你要确定属于哪一种分类。然后才能确立你写作风格。

我是杨斌老师·2023-08-17 18:41

Naive Softmax&Negative Sampling

NaiveSoftmax&NegativeSampling1NaiveSoftmax引入两个向量：对于词汇表V\mathbf{V}V(vocabulary)中的每个单词w，当www是center单词的时候

扬州小栗旬·2023-08-17 17:07

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