一、從零開始實現 1.1 首先引入Fashion-MNIST數據集 1.2 初始化模型參數 原始圖像中每個樣本都是28*28的，所以要展平每個圖像成長度為784的向量。 權重784*10，偏置1*10 1.3 定義softmax操作 如果為0則留下 ...

1 softmax回歸的從零開始實現 出現的問題：cannot import name 'np' from 'mxnet' (unknown location) 報錯：表示沒有這個包 原因：激活環境是能夠運行代碼的前提 解決辦法：在d2l-zh目錄運行conda ...

定義和初始化模型 softamx和交叉熵損失函數 定義優化算法 訓練模型 定義和初始化模型 softmax的輸出層是一個全連接層，所以我們使用一個線性模塊就可以，因為前面我們數據返回的每個batch的樣本X的形狀為(batch_size,1,28,28 ...

目錄 softmax的基本概念 交叉熵損失函數 模型訓練和預測 獲取Fashion-MNIST訓練集和讀取數據 get dataset softmax從零開始的實現 獲取訓練集數據和測試集數據 模型參數初始化 ...

目錄 Softmax回歸 損失函數 圖片分類數據集 Softmax回歸從零開始實現 Softmax回歸簡潔實現 QA Softmax回歸 首先簡單理解softmax：就是將一個回歸值轉換成一個概率（也就是把一個實數，定在[0,1.]中 ...

　　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 ...

一、 導入 二、初始化參數 三、Softmax的實現 四、優化算法 五、訓練 ...

摘抄自https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.5_fashion-mnist 在介紹softmax回歸的實現前我們先引入一個多類圖像分類數據集。它將在后面的章節中被多次使用，以方便我們觀察比較算法 ...