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 ...

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

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 ...

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 ...

對多維Tensor按維度操作 定義softmax操作 softmax回歸模型 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...