下面的4类数组是C#预测出来的，保存为文本后，弄到python中（C#作图没好工具。。。） ...

sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。 softmax 函数 1. 定义 假定数组V，那么第i个元素的softmax值为 也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和，取指数是为了使差别更大。 于是该数组的每个元素被压缩到(0,1 ...

整体背景 本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类，如果你在现阶段有实现类似的功能的需求，相信这篇文章会给你带来一些帮助。 准备工作 1.环境： 硬件环境： 直接使用谷歌提供的免费训练环境colab，选择GPU 软件环境： tensorflow ...

tensorflow2知识总结---7、dropout抑制过拟合实例 一、总结 一句话总结： 操作非常简单，直接增加dropout层即可：model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) 二、dropout抑制过拟合实例 博客 ...

主要将模型的搭建移植到keras，参照上一篇博客。 新的差异主要如下： 1. 之前我们可以初始化一个tensor,可以通过tf.nn,或者tf.layers模块，有些模块中出现了重复的片段，因此新的版本保留的前提下， 引入了一个新的tensorflow.keras.layers全新的模块 ...

tensorflow2知识总结（杂）---3、如何提高网络的拟合能力 一、总结 一句话总结： 1、增加层（增加层的效果比增加隐藏神经元的效果好） 2、增加隐藏神经元个数 1、什么是网络容量 及相关？ a、网络容量可以认为与网络中的可训练参数成正比 b、网络中的神经单元数越多 ...

　　LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有： one vs one策略 　　假设我们有N个类别，该策略基本思想 ...

SoftMax实际上是Logistic的推广，当分类数为2的时候会退化为Logistic分类 其计算公式和损失函数如下， 梯度如下， 1{条件} 表示True为1，False为0，在下图中亦即对于每个样本只有正确的分类才取1，对于损失函数实际上只有m个表达式（m个样本每个有一个正确的分类 ...