softmax分類器+cross entropy損失函數的求導
softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)為各個類的權重因子，\(b\)為各類的門檻值。不要想象成超平面，否則很難理解，如果理解成每個類的打分函數，則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類 ...
原文：得分函數；損失函數；正則化；過擬合、泛化能力；softmax分類器；激勵函數；梯度下降；后向傳播
得分函數 線性分類器：在坐標系上就是一直線，大於它就是 ，小於它就是 。 一張圖假設是 的像素矩陣，首先把它平展為 的向量，如果最后結果只能是 個類別。那么得分函數結果將是 的向量。w將是 的矩陣，b是 的向量。 意思就是，這張圖通過計算，屬於這一類的得分是多少。 損失函數 得分函數結束后，每一個類都有得分。將這些預測結果和實際的結果求出一個偏差，來表明預測的准確性。 多類別支持向量機損失 Mu ...
2017-10-28 22:17 0 1805 推薦指數：
相關推薦
損失函數與梯度下降
什么是損失函數 損失函數（Loss Function）也稱代價函數（Cost Function)，用來度量預測值與實際值之間的差異 公式： 其中E即使損失函數，y表示真實值，y'表示預測值，損失函數即使預測值與實際值之間的差 損失函數的作用 度量決策函數內f(x)和實際值 ...
激活函數、正向傳播、反向傳播及softmax分類器，一篇就夠了！
1. 深度學習有哪些應用 圖像：圖像識別、物體識別、圖片美化、圖片修復、目標檢測。 自然語言處理：機器創作、個性化推薦、文本分類、翻譯、自動糾錯、情感分析。 數值預測、量化交易 2. 什么是神經網絡 我們以房價預測的案例來說明一下，把房屋的面積作為神經網絡的輸入（我們稱之為 ...
梯度下降處理softmax函數多分類問題
softmax函數簡介與符號說明 softmax函數適用於處理多分類問題，應用廣泛的邏輯函數就是softmax函數在二分類情形下的特例。softmax函數將一個n維的輸入向量映射為n維的向量，使得輸出向量的各元素取值在0到1之間，且所有元素之和為1，即所得到的向量可以作為事件發生的概率 ...
損失函數-激活函數-正則化
1、損失函數主要分為回歸損失函數和分類損失函數。 回歸： （1）L2損失（均方誤差）MSE （2）L1損失（平均絕對值誤差）MAE---考慮方向---->平均偏差MBE （3）Huber損失（平滑的平均絕對誤差） （4）Log-Cosh損失 （5）分位數損失。更關注區間預測 分類 ...
ML 激勵函數 Activation Function （整理）
本文為內容整理，原文請看url鏈接，感謝幾位博主知識來源 一、什么是激勵函數 激勵函數一般用於神經網絡的層與層之間，上一層的輸出通過激勵函數的轉換之后輸入到下一層中。神經網絡模型是非線性的，如果沒有使用激勵函數，那么每一層實際上都相當於矩陣相乘。經過非線性的激勵函數作用，使得神經網絡 ...
線性回歸的損失函數和梯度下降
損失函數 總損失定義為： yi為第i個訓練樣本的真實值 h(xi)為第i個訓練樣本特征值組合預測函數 又稱最小二乘法 正規方程 理解：X為特征值矩陣，y為目標值矩陣。直接求到最好的結果 缺點：當特征過多過復雜時，求解速度太慢並且得不到 ...
損失函數和梯度下降解釋
就越好。 我們訓練模型的過程，就是通過不斷的迭代計算，使用梯度下降的優化算法，使得損失函數越來越小。損失 ...