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前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测 ...

一、交叉熵和softmax 交叉熵已经包括了softmax 二、理解 1、两者的相同之处： nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积 ...

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 ...

手动实现softmax回归 3.6.1 获取数据 3.6.2 初始化参数模型 输入的fashion_mnist数据是28$\times$28 = 784 个像素的图像，输出10个类别，单层神经网络输出层的个数为10，softmax的权重和偏差数量为 784$\times$10 ...

这里的dim=0其实就是张量的0轴，dim=1就是张量的1轴。 \(J_\alpha(x)=\) ...

pytorch 计算 CrossEntropyLoss 不需要经 softmax 层激活！ 用 pytorch 实现自己的网络时，如果使用CrossEntropyLoss 我总是将网路输出经 softmax激活层后再计算交叉熵损失是不对的。 考虑样本空间的类集合为 {0,1,2}，网络最后一层 ...

　　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 ...