Softmax：原理及python实现
Table of Contents 1 SoftMax回归概述 1.1 标签编码 1.2 算法思路 2 SoftMax的损失函数及其优化 2.1 损失函数 2.2 损失函数的求导 3 Softmax ...
原文：softmax及python实现
相对于自适应神经网络 感知器，softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题。 功能上，完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是 , ，对于一个sample的结果所有输出总和等于 输出结果，可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵，注意经常有 个表达的形式 经典的交叉熵形式：L sum y right log y pred ， 具体见http ...
2019-09-29 18:44 0 807 推荐指数：
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