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前幾節介紹的線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景。在另一類情景中，模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題，我們可以使用諸如softmax回歸在內的分類模型。和線性回歸不同，softmax回歸的輸出單元從一個變成了多個，且引入了softmax運算使輸出更適合離散值的預測 ...

一、交叉熵和softmax 交叉熵已經包括了softmax 二、理解 1、兩者的相同之處： nn.Xxx和nn.functional.xxx的實際功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是進行卷積 ...

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 ...

手動實現softmax回歸 3.6.1 獲取數據 3.6.2 初始化參數模型 輸入的fashion_mnist數據是28$\times$28 = 784 個像素的圖像，輸出10個類別，單層神經網絡輸出層的個數為10，softmax的權重和偏差數量為 784$\times$10 ...

這里的dim=0其實就是張量的0軸，dim=1就是張量的1軸。 \(J_\alpha(x)=\) ...

pytorch 計算 CrossEntropyLoss 不需要經 softmax 層激活！ 用 pytorch 實現自己的網絡時，如果使用CrossEntropyLoss 我總是將網路輸出經 softmax激活層后再計算交叉熵損失是不對的。 考慮樣本空間的類集合為 {0,1,2}，網絡最后一層 ...

　　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 ...