我的这篇博客： softmax手动实现 是从零实现softmax回归，以熟悉PyTorch和相关函数的定义。 现在利用PyTorch来实现softmax分类器， 加深印象。 数据加载 FashionMNIST数据集的使用可以参考我的上一篇博客 得到的 train_iter ...

利用MxNet实现图像分类任务 这篇文章将利用MxNet以及其前端gluon 实现一个完整的图像分类任务，其中主要包括以下几个方面： 图像I/O 搭建网络 进行训练 验证算法 输出结果 ...

逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式，请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 2 - 导入数据及数据预处理 mnist数据采用的是TensorFlow的一个函数进行读取 ...

Softmax回归多分类网络（PyTorch实现） 虽然说深度学习的教程已经烂大街了，基础理论也比较容易掌握，但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题，另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下，就当是作业报告了。 获取数据集 首先导入所需 ...

二分类下，sigmoid、softmax两者的数学公式是等价的，理论上应该是一样的，但实际使用的时候还是sigmoid好 https://www.zhihu.com/question/295247085 为什么好？其实现在我得到一个确切的答案！ 多个sigmoid与一个softmax ...

线性回归模型适用于输出为连续值的情景，例如输出为房价。在其他情景中，模型输出还可以是一个离散值，例如图片类别。对于这样的分类问题，我们可以使用分类模型，例如softmax回归。 为了便于讨论，让我们假设输入图片的尺寸为2×2，并设图片的四个特征值，即像素值分别为\(x_1,x_2,x_3,x_4 ...

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 ...

/1801.09414 Additive Margin Softmax for Face Verif ...