原文:學習筆記TF010:softmax分類

回答多選項問題,使用softmax函數,對數幾率回歸在多個可能不同值上的推廣。函數返回值是C個分量的概率向量,每個分量對應一個輸出類別概率。分量為概率,C個分量和始終為 。每個樣本必須屬於某個輸出類別,所有可能樣本均被覆蓋。分量和小於 ,存在隱藏類別 分量和大於 ,每個樣本可能同時屬於多個類別。類別數量為 ,輸出概率與對數幾率回歸模型輸出相同。 變量初始化,需要C個不同權值組,每個組對應一個可能輸 ...

2017-05-18 06:45 0 1859 推薦指數:

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tf.keras實現邏輯回歸和softmax分類

邏輯回歸實現 相關庫引用 加載數據 觀察發現,最后一列(label)非0即1。因此,這是一個二分類問題。可以考慮把-1全都替換成0 定義模型 這個模型第一層,有4個神經元,因為輸入是15個參數,因此參數個數為\(4*15+4=64\)。這里使用ReLU作為激活函數 ...

Fri Jan 22 17:09:00 CST 2021 0 884
softmax、cross entropy和softmax loss學習筆記

之前做手寫數字識別時,接觸到softmax網絡,知道其是全連接層,但沒有搞清楚它的實現方式,今天學習Alexnet網絡,又接觸到了softmax,果斷仔細研究研究,有了softmax,損失函數自然不可少。一起學習記錄一下。 主要參考的博文:http://blog.csdn.net ...

Mon Mar 19 21:29:00 CST 2018 0 20998
動手學習pytorch——(2)softmax分類模型

  內容太多,撿重要的講。   在分類問題中,通常用離散的數值表示類別,這里存在兩個問題。1.輸出值的范圍不確定,很難判斷值的意義。2.真實標簽是離散值,這些離散值與不確定的范圍的輸出值之間的誤差難以衡量。   softmax運算符解決了這兩個問題。它把輸出值變成了值為正且和為1的概率分布 ...

Thu Feb 13 06:37:00 CST 2020 0 218
tf.nn.softmax

作用:softmax函數的作用就是歸一化。 輸入:全連接層(往往是模型的最后一層)的值,一般代碼中叫做logits 輸出:歸一化的值,含義是屬於該位置的概率,一般代碼叫做probs,例如輸出[0.4, 0.1, 0.2, 0.3],那么這個樣本最可能屬於第0個位置,也就 ...

Tue Jan 21 01:46:00 CST 2020 0 1116
 
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