一、从零开始实现 1.1 首先引入Fashion-MNIST数据集 1.2 初始化模型参数 原始图像中每个样本都是28*28的，所以要展平每个图像成长度为784的向量。 权重784*10，偏置1*10 1.3 定义softmax操作 如果为0则留下 ...

1 softmax回归的从零开始实现 出现的问题：cannot import name 'np' from 'mxnet' (unknown location) 报错：表示没有这个包 原因：激活环境是能够运行代码的前提 解决办法：在d2l-zh目录运行conda ...

定义和初始化模型 softamx和交叉熵损失函数 定义优化算法 训练模型 定义和初始化模型 softmax的输出层是一个全连接层，所以我们使用一个线性模块就可以，因为前面我们数据返回的每个batch的样本X的形状为(batch_size,1,28,28 ...

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 ...

目录 Softmax回归 损失函数 图片分类数据集 Softmax回归从零开始实现 Softmax回归简洁实现 QA Softmax回归 首先简单理解softmax：就是将一个回归值转换成一个概率（也就是把一个实数，定在[0,1.]中 ...

　　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 ...

一、 导入 二、初始化参数 三、Softmax的实现 四、优化算法 五、训练 ...

摘抄自https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法 ...