原文:TensorFlow實現Softmax回歸【模型存儲與加載】

Softmax 一.Softmax回歸簡介 案例:MNIST手寫數字識別 .為了得到一張給定圖片屬於某個特定數字類的證據 evidence ,對圖片像素進行加權求和。如果這個像素具有很強的證據說明這張圖片不屬於該類,那么相應的權值為負值相反如果這個像素擁有有利的證據支持這張圖片屬於這個類,那么權值即為正數。 如下圖,紅色代表負數值,藍色代表正數值: .這里的softmax可以看做一個激勵 acti ...

2018-10-20 17:22 0 1247 推薦指數:

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softmax回歸的從零開始實現

一、創建數據集 從Fashion-MNIST數據集中引入創建數據,並設置數據迭代器的批量大小為256 import torch from IPython import display fro ...

Wed Jul 28 03:51:00 CST 2021 0 122
TensorFlow實現Softmax

的類別”的概率為 1。如何將神經網絡前向傳播得到的結果也變成概率分布呢? Softmax 回歸就是一個非 ...

Sat Aug 10 19:16:00 CST 2019 0 649
從頭學pytorch(四) softmax回歸實現

FashionMNIST數據集共70000個樣本,60000個train,10000個test.共計10種類別. 通過如下方式下載. softmax從零實現 數據加載 初始化模型參數 模型定義 損失函數定義 優化器定義 訓練 數據加載 初始化模型 ...

Thu Dec 26 21:42:00 CST 2019 1 2177
 
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