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 1.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 ...
原文：TensorFlow實現Softmax
我們先來理解理解Softmax：任意事件發生的概率都在 和 之間，且總有某一個事件發生 概率的和為 。如果將分類問題中 一個樣例屬於某一個類別 看成一個概率事件， 那么訓練數據的正確答案就符合一個概率分布。因為事件 一個樣例屬於不正確的類別 的概率為 ,而 一個樣例屬於正確的類別 的概率為 。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 回歸就是一個非常常用的方法 。Softm ...
2019-08-10 11:16 0 649 推薦指數：
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