softmax分类器+cross entropy损失函数的求导
softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)为各个类的权重因子，\(b\)为各类的门槛值。不要想象成超平面，否则很难理解，如果理解成每个类的打分函数，则会直观许多。预测时我们把样本分配到得分最高的类 ...
原文：得分函数；损失函数；正则化；过拟合、泛化能力；softmax分类器；激励函数；梯度下降；后向传播
得分函数 线性分类器：在坐标系上就是一直线，大于它就是 ，小于它就是 。 一张图假设是 的像素矩阵，首先把它平展为 的向量，如果最后结果只能是 个类别。那么得分函数结果将是 的向量。w将是 的矩阵，b是 的向量。 意思就是，这张图通过计算，属于这一类的得分是多少。 损失函数 得分函数结束后，每一个类都有得分。将这些预测结果和实际的结果求出一个偏差，来表明预测的准确性。 多类别支持向量机损失 Mu ...
2017-10-28 22:17 0 1805 推荐指数：
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