在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于 ...

一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示： softmax直白来说 ...

机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下： 一、归一化 把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的 ...

cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了，具体问度娘，这里主要介绍深度学习中，使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我们通常见 ...

Softmax原理 Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为： \[softmax(x_i ...

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数（备注：sigmoid也用作中间层做激活函数）； 对于类别数量大于2的分类问题，如果每个类别之间互斥，则选用softmax函数（例如：类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《 Python 机器学习实战 》。而深度学习开始只是机器学习 ...

一、Logistic回归 Logistic回归（Logistic Regression，简称LR）是一种常用的处理二类分类问题的模型。 在二类分类问题中，把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和 ...

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 我们已经了解了CNN的结构，CNN主要结构有输入层，一些卷积层和池化层，后面是DNN全连接层，最后是Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回 ...

作者：张欣 链接：https://www.zhihu.com/question/23765351/answer/98897364 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 softmax 回归( Softmax Regression) 这里解释的很详细 ...