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回答多选项问题,使用softmax函数,对数几率回归在多个可能不同值上的推广。函数返回值是C个分量的概率向量,每个分量对应一个输出类别概率。分量为概率,C个分量和始终为 。每个样本必须属于某个输出类别,所有可能样本均被覆盖。分量和小于 ,存在隐藏类别 分量和大于 ,每个样本可能同时属于多个类别。类别数量为 ,输出概率与对数几率回归模型输出相同。 变量初始化,需要C个不同权值组,每个组对应一个可能输 ...
2017-05-18 06:45 0 1859 推荐指数:
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TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹 ...
逻辑回归实现 相关库引用 加载数据 观察发现,最后一列(label)非0即1。因此,这是一个二分类问题。可以考虑把-1全都替换成0 定义模型 这个模型第一层,有4个神经元,因为输入是15个参数,因此参数个数为\(4*15+4=64\)。这里使用ReLU作为激活函数 ...
之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少。一起学习记录一下。 主要参考的博文:http://blog.csdn.net ...
目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 ...
内容太多,捡重要的讲。 在分类问题中,通常用离散的数值表示类别,这里存在两个问题。1.输出值的范围不确定,很难判断值的意义。2.真实标签是离散值,这些离散值与不确定的范围的输出值之间的误差难以衡量。 softmax运算符解决了这两个问题。它把输出值变成了值为正且和为1的概率分布 ...
MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机 ...
作用:softmax函数的作用就是归一化。 输入:全连接层(往往是模型的最后一层)的值,一般代码中叫做logits 输出:归一化的值,含义是属于该位置的概率,一般代码叫做probs,例如输出[0.4, 0.1, 0.2, 0.3],那么这个样本最可能属于第0个位置,也就 ...