softmax多分类第7页

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

玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-12-18 11:40

使用Keras处理多分类问题——以新闻分类为例

1.路透社数据集：本次使用的路透社数据集包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在1986年发布。包括46个不同的主题，其中某些主题的样本更多，但是训练集中的每个主题都有至少10个样本。与IMDB数据集一样，路透社数据集也内置到了Keras库中，并且已经经过了预处理。2.分步骤实现：1.加载路透社数据集并将样本解码为英文单词2.数据预处理3.构建网络4.训练模型5.可视化监控参数6.重新训练模型，并

进击的码农设计师·2023-12-18 11:28

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

Logistic Regression——逻辑回归

分类问题又包括二分类问题与多分类问题，对于二分类问题来说，预测值只可能是\否即1\0,对于多分类问题来说，预测值可能是多个分类中的一个，例如我输入的是一些动物的图片，我想让模型辨认这些是什么动物，我可以设定预测值

搁浅丶.·2023-12-18 07:15

2020-03-09

我之前还苦于代办类型太多分类不方便，委曲求全设置了代办的备注和标签，暗自埋怨这款app没有类似集合的存在；自重新发现内置代办集的存在后，迎来了愉快地打脸现场。

夏天路过的星球·2023-12-17 12:49

分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】（完整源码和数据)2.自带数据，多输入，单输出，多分类

机器学习之心·2023-12-17 12:55

近日思考（）

类似婴儿有一定的多分类能力，但没见过苹果，给它新数据集但是只标签只有背景和苹果（可能包含以前见过的类别，但标记为背景）增量学习（IncrementalLearning）或继续学习（ContinualLearning

坠金·2023-12-17 00:00

由词性标注Part of speech Tagging引出的概念解释

就是对句子中的词进行分类和标注的过程，实际上是一个多分类任务。我们根据词在句法结构或语言形式中的成分，通过词性分类给每个词赋予相应的词性。即判断句子中的每个单词是名词、动词、形容词还是其他词性。

Reese小朋友·2023-12-16 17:50

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

晨间学习笔记时间管理工具选择

张建平深圳·2023-12-16 04:56

python 方差分析_Python数据科学：方差分析！

本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。当分类变量为多个时，对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量。

weixin_39629947·2023-12-16 01:56

python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程（手动搭建残差网络、mobileNET)

今天讲一下图像入门学习教程---------图像分类。图像分类是目标检测任务的基础，学会以下操作，打下良好基础！数据布置以三分类为例，数据布置放置示例，也就是dataset下有两个文件夹：val和train。train和val文件夹下分别是三个文件夹class1/2/3，记住相同类别的图像放在一个文件夹！！！，多类别一样道理布置！！！dataset/train/class1/image1.jpgi

阿利同学·2023-12-15 22:02

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

Python--分类问题标签化

"""根据user_value给用户打标签，若是二分类问题，直接用np.where(condition,a,b)多分类问题，利用quantile()函数对不同的范围给一个级别指数，定义类别然后label

数据科学知识库·2023-12-15 18:48

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

【机器学习】支持向量机

一、支持向量机原理1.1线性可分问题1.2线性可分问题的对偶问题1.3线性不可分问题1.4线性不可分问题的对偶问题1.5核映射与核函数1.6SMO算法原理1.7SMO算法中优化变量的选择1.8多分类问题二

十年一梦实验室·2023-12-15 12:06

机器学习 | 机器学习基础知识

二、数据集1、最常用的公开数据集2、结构化数据与非结构化数据三、任务地图1、分类任务Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题

西皮呦·2023-12-15 00:39

机器学习---逻辑回归算法

线性回归要求因变量必须是连续性的数据变量，逻辑回归要求因变量必须是分类变量，可以是二分类或者多分类(多分类都可以归结到二分类问题)，逻辑回归的输出是0~1之间的概率。

30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

深度学习中的13种概率分布

多分类表示随机方差大于2。n次意味着我们也考虑了先验概率p（x）。2分布概率与特征2.1均匀分布（连续）均匀分布在[a，b]上具有相同的概率值，是简单概率分布。

智慧医疗探索者·2023-12-14 19:09

linux/centos缩小swap分区大小

RealHarryWang·2023-12-14 19:07

【教程】逻辑回归怎么做多分类

目录一、逻辑回归模型介绍1.1逻辑回归模型简介1.2逻辑回归二分类模型1.3逻辑回归多分类模型二、如何实现逻辑回归二分类2.1逻辑回归二分类例子2.2逻辑回归二分类实现代码三、如何实现一个逻辑回归多分类

wwcsd2018001·2023-12-14 19:27

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

第一章绪论

对只涉及两个类别的“二分类”任务，通常称其中一个类为“正类”，另一个类为“反类”；涉及多个类别时，则称为“多分类”任务。“聚类”即将训练集中的西瓜分为

lammmya·2023-12-06 06:21

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

价值取向的主要类型

关于价值取向，有许多分类方式。比较有影响的是心理学家Rokeach的分类。他把价值取向分为两大类：终极价值和工具价值。

流云儿朵朵·2023-12-05 20:47

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

【学习笔记】混淆矩阵

在机器学习领域，混淆矩阵能够清晰地显示算法模型的分类结果和实际情况之间的差异，常用于二分类和多分类问题。

Bosenya12·2023-12-05 14:10

5.基本统计方法-分类变量的组间比较

1.分类变量的统计描述/绘制列联表1.1查看数据框的基本信息1.2频数和频率统计描述1.3四格表的绘制1.4多维列联表绘制2.独立二分类定性变量比较3.配对的两组二分类变量比较——配对卡方4.独立多组多分类定性变量比较

Dr_long1996·2023-12-05 10:13

Course2-Week2-神经网络的训练方法

神经网络的训练方法1.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

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

分类预测 | Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测

2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。运行

机器学习之心·2023-12-04 09:43

头条搜索极速版邀请码是多少？头条搜索极速版邀请码填写(步骤详解)

你也能够在这里浏览到自己感兴趣的内容，还可以为您喜欢的内容进行点赞评论；还会根据用户的浏览喜好每天自动推荐相关内容，让您可以在这里观看到更多的精彩内容，你也可以在这里直接搜索你喜欢的内容，能够快速的呈现在你的眼前；涵盖了众多分类

凌风导师·2023-12-04 08:25

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

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

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

A.1[数据标注]：强烈推荐数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-12-02 14:30

【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

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