原文:TensorFlow实现Softmax回归【模型存储与加载】

Softmax 一.Softmax回归简介 案例:MNIST手写数字识别 .为了得到一张给定图片属于某个特定数字类的证据 evidence ,对图片像素进行加权求和。如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类,那么相应的权值为负值相反如果这个像素拥有有利的证据支持这张图片属于这个类,那么权值即为正数。 如下图,红色代表负数值,蓝色代表正数值: .这里的softmax可以看做一个激励 acti ...

2018-10-20 17:22 0 1247 推荐指数:

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softmax回归的从零开始实现

一、创建数据集 从Fashion-MNIST数据集中引入创建数据,并设置数据迭代器的批量大小为256 import torch from IPython import display fro ...

Wed Jul 28 03:51:00 CST 2021 0 122
TensorFlow实现Softmax

的类别”的概率为 1。如何将神经网络前向传播得到的结果也变成概率分布呢? Softmax 回归就是一个非 ...

Sat Aug 10 19:16:00 CST 2019 0 649
从头学pytorch(四) softmax回归实现

FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test.共计10种类别. 通过如下方式下载. softmax从零实现 数据加载 初始化模型参数 模型定义 损失函数定义 优化器定义 训练 数据加载 初始化模型 ...

Thu Dec 26 21:42:00 CST 2019 1 2177
 
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