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 1.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 ...
原文：TensorFlow实现Softmax
我们先来理解理解Softmax：任意事件发生的概率都在 和 之间，且总有某一个事件发生 概率的和为 。如果将分类问题中 一个样例属于某一个类别 看成一个概率事件， 那么训练数据的正确答案就符合一个概率分布。因为事件 一个样例属于不正确的类别 的概率为 ,而 一个样例属于正确的类别 的概率为 。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 回归就是一个非常常用的方法 。Softm ...
2019-08-10 11:16 0 649 推荐指数：
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