深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解
1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，即便是ResNet取消了全连接层，但1000个节点的输出层还在。 一般情况下 ...
原文：【深度学习】softmax回归——原理、one-hot编码、结构和运算、交叉熵损失
. softmax回归是分类问题 回归 Regression 是用于预测某个值为 多少 的问题，如房屋的价格 患者住院的天数等。 分类 Classification 不是问 多少 ，而是问 哪一个 ，用于预测某个事物属于哪个类别，如该电子邮件是否是垃圾邮件 该图像是猫还是狗 该用户接下来最有可能看哪部电影等。 分类问题也有些许差别： 我们只对样本的硬性类别感兴趣，即属于哪个类别 我们希望得到软性 ...
2021-08-21 12:18 0 185 推荐指数：
相关推荐
one-hot 编码
def onehot(labels): '''one-hot 编码''' #数据有几行输出 n_sample = len(labels) #数据分为几类。因为编码从0开始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一个batch所需要的数组，全部赋 ...
one-hot编码
什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 上图中我们已经对每个特征 ...
深度学习-交叉熵损失
SoftMax回归 对于MNIST中的每个图像都是零到九之间的手写数字。所以给定的图像只能有十个可能的东西。我们希望能够看到一个图像，并给出它是每个数字的概率。 例如，我们的模型可能会看到一个九分之一的图片，80％的人肯定它是一个九，但是给它一个5％的几率是八分之一（因为顶级循环），并有一点 ...
one-hot编码理解
one-hot是比较常用的文本特征特征提取的方法。 one-hot编码，又称“独热编码”。其实就是用N位状态寄存器编码N个状态，每个状态都有独立的寄存器位，且这些寄存器位中只有一位有效，说白了就是只能有一个状态。 下面举例说明： 有四个样本，每个样本有三种特征 ...
详解one-hot编码
博主原创文章，转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html 一、什么是one-hot编码？ One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立 ...
机器学习中为什么使用one-hot编码
今天阅读到一篇关于one-hot编码的文章，这篇文章主要回答了两个问题： 机器学习为什么需要one-hot编码？ 为什么不能直接用数据预测模型？ one-hot编码把分类数据转化为二进制格式，供机器学习使用。 下图是one-hot编码的一个实例： [1] https ...
几种实现one-hot编码的方式
的是这个方法，在TensorFlow代码中看到一个转为one-hot的实现，方法比较的独特，里面一些nu ...