我的這篇博客： softmax手動實現 是從零實現softmax回歸，以熟悉PyTorch和相關函數的定義。 現在利用PyTorch來實現softmax分類器， 加深印象。 數據加載 FashionMNIST數據集的使用可以參考我的上一篇博客 得到的 train_iter ...

利用MxNet實現圖像分類任務 這篇文章將利用MxNet以及其前端gluon 實現一個完整的圖像分類任務，其中主要包括以下幾個方面： 圖像I/O 搭建網絡 進行訓練 驗證算法 輸出結果 ...

邏輯回歸神經網絡實現手寫數字識別 如果更習慣看Jupyter的形式，請戳Gitthub_邏輯回歸softmax神經網絡實現手寫數字識別.ipynb 1 - 導入模塊 2 - 導入數據及數據預處理 mnist數據采用的是TensorFlow的一個函數進行讀取 ...

Softmax回歸多分類網絡（PyTorch實現） 雖然說深度學習的教程已經爛大街了，基礎理論也比較容易掌握，但是真正讓自己去實現的時候還是有一些坑。一方面教程不會涉及太多具體的工程問題，另一方面啃PyTorch的英文文檔還是有點麻煩。記錄一下，就當是作業報告了。 獲取數據集 首先導入所需 ...

二分類下，sigmoid、softmax兩者的數學公式是等價的，理論上應該是一樣的，但實際使用的時候還是sigmoid好 https://www.zhihu.com/question/295247085 為什么好？其實現在我得到一個確切的答案！ 多個sigmoid與一個softmax ...

線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景，例如輸出為房價。在其他情景中，模型輸出還可以是一個離散值，例如圖片類別。對於這樣的分類問題，我們可以使用分類模型，例如softmax回歸。 為了便於討論，讓我們假設輸入圖片的尺寸為2×2，並設圖片的四個特征值，即像素值分別為\(x_1,x_2,x_3,x_4 ...

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 ...

/1801.09414 Additive Margin Softmax for Face Verif ...