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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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TensorFlow實現Softmax Regression(回歸)識別手寫數字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),簡單機器視覺數據集,28X28像素手寫數字,只有灰度值信息,空白部分為0,筆跡 ...
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 ...
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 ...
目錄 softmax的基本概念 交叉熵損失函數 模型訓練和預測 獲取Fashion-MNIST訓練集和讀取數據 get dataset softmax從零開始的實現 獲取訓練集數據和測試集數據 模型參數初始化 ...
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 ...
MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入門級計算機 ...
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 ...