1. Keras Demo2 前節的Keras Demo代碼: Keras Demo中的結果不是很好,看一下在Training Data上的結果: 結果如下: 說明在Training Data上結果也不好,接下來開始調參: loss function 分類問題mse不適合 ...
在本demo中,我們使用的二次函數為 begin aligned f x amp left x right left x right rand amp x x rand end aligned 其中 rand 表示一個滿足標准正態分布 N left , right 的隨機數 平均值為 ,方差為 基於Parameter手動構建 我們可以嘗試用類似的方式,從參數 Parameter 開始構建一個二次函 ...
2020-04-16 13:23 0 574 推薦指數:
1. Keras Demo2 前節的Keras Demo代碼: Keras Demo中的結果不是很好,看一下在Training Data上的結果: 結果如下: 說明在Training Data上結果也不好,接下來開始調參: loss function 分類問題mse不適合 ...
目錄 線性回歸 基本要素 模型 模型訓練 訓練數據 損失函數 優化算法 模型預測 表示方法 神經網絡圖 矢量計算表達式 ...
目錄 softmax回歸 分類問題 softmax回歸模型 softmax運算 矢量表達式 單樣本分類的矢量計算表達式 小批量樣本分類的矢量計算表達式 ...
CAD二次開發 學習筆記(1) 總結一張關系圖 合並兩個選擇集,並改變所有對象的顏色 /// <summary> /// 合並兩次選擇的選擇集,並將所有選擇對象改變顏色 /// </summary> ...
Logistic Regression (邏輯回歸):用於二分分類的算法。 例如: 判斷一幅圖片是否為貓的圖片,結果有兩種:1(是貓)和0(不是貓) 假設輸入的圖片由64*64個像素組成,每個像素包含RGB三種不同的顏色分量, 則每一幅圖片作為一個輸入\(x^{(i)}\) 其中包含的輸入 ...
SVM分類,就是找到一個平面,讓兩個分類集合的支持向量或者所有的數據(LSSVM)離分類平面最遠; SVR回歸,就是找到一個回歸平面,讓一個集合的所有數據到該平面的距離最近。 SVR是支持向量回歸(support vector regression)的英文縮寫,是支持向量機(SVM)的重要 ...
前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ softmax回歸 首先,我們看一下sigmod激活函數,如下圖,它經常用於邏輯回歸,將一個real value映射到(0,1)的區間(當然也可以是 (-1,1)),這樣可以用來做二分 ...
前面學習了如何構建模型、模型初始化,本章學習損失函數。本章從3個方面學習,(1)損失函數的概念以及作用;(2)學習交叉熵損失函數;(3)學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數:衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...