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 创建数据集 从Fashion MNIST数据集中引入创建数据,并设置数据迭代器的批量大小为 import torch from IPython import display from d l import torch as d l batch size ,表明随机读取 张图片 batch size 返回训练集和测试集的迭代器 load data fashion mnist函数是在图像分类数据集 ...
2021-07-27 19:51 0 122 推荐指数:
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 ...
FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test.共计10种类别. 通过如下方式下载. softmax从零实现 数据加载 初始化模型参数 模型定义 损失函数定义 优化器定义 训练 数据加载 初始化模型 ...
Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二类分类 Softmax回归 ...
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即。例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件、个 ...
手动实现softmax回归 3.6.1 获取数据 3.6.2 初始化参数模型 输入的fashion_mnist数据是28$\times$28 = 784 个像素的图像,输出10个类别,单层神经网络输出层的个数为10,softmax的权重和偏差数量为 784$\times$10 ...
1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展(logistic回归解决的是二分类问题)。 对于训练集,有。 对于给定的测试输入,我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值。也就是说,我们估计得每一种分类结果出现的概率 ...
Softmax 一.Softmax回归简介 案例:MNIST手写数字识别 1.为了得到一张给定图片属于某个特定数字类的证据【evidence】,对图片像素进行加权求和。如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类,那么相应的权值为负值相反如果这个像素拥有有利的证据支持这张图片 ...