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 ...

获取和读取数据 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 小结 获取和读取数据 我们将使用Fahsion_MNIST数据集，并设置批量大小为256 初始化模型参数 与线性回归中的例子一样 ...

一、什么是softmax？ 有一个数组S，其元素为Si ，那么vi 的softmax值，就是该元素的指数与所有元素指数和的比值。具体公式表示为： softmax回归本质上也是一种对数据的估计 二、交叉熵损失函数 在估计损失时，尤其是概率上的损失 ...

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 ...

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

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 ...

softmax和分类模型 内容包含： softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型 ...