下面的4類數組是C#預測出來的，保存為文本后，弄到python中（C#作圖沒好工具。。。） ...

sotfmax 函數在機器學習和深度學習中有着廣泛的應用， 主要用於多分類問題。 softmax 函數 1. 定義 假定數組V，那么第i個元素的softmax值為 也就是該元素的指數 除以 所有元素的指數和，取指數是為了使差別更大。 於是該數組的每個元素被壓縮到(0,1 ...

整體背景 本文實現了在colab環境下基於tf-nightly-gpu的BERT中文多分類，如果你在現階段有實現類似的功能的需求，相信這篇文章會給你帶來一些幫助。 准備工作 1.環境： 硬件環境： 直接使用谷歌提供的免費訓練環境colab，選擇GPU 軟件環境： tensorflow ...

tensorflow2知識總結---7、dropout抑制過擬合實例 一、總結 一句話總結： 操作非常簡單，直接增加dropout層即可：model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) 二、dropout抑制過擬合實例 博客 ...

主要將模型的搭建移植到keras，參照上一篇博客。 新的差異主要如下： 1. 之前我們可以初始化一個tensor,可以通過tf.nn,或者tf.layers模塊，有些模塊中出現了重復的片段，因此新的版本保留的前提下， 引入了一個新的tensorflow.keras.layers全新的模塊 ...

tensorflow2知識總結（雜）---3、如何提高網絡的擬合能力 一、總結 一句話總結： 1、增加層（增加層的效果比增加隱藏神經元的效果好） 2、增加隱藏神經元個數 1、什么是網絡容量 及相關？ a、網絡容量可以認為與網絡中的可訓練參數成正比 b、網絡中的神經單元數越多 ...

　　LR是一個傳統的二分類模型，它也可以用於多分類任務，其基本思想是：將多分類任務拆分成若干個二分類任務，然后對每個二分類任務訓練一個模型，最后將多個模型的結果進行集成以獲得最終的分類結果。一般來說，可以采取的拆分策略有： one vs one策略 　　假設我們有N個類別，該策略基本思想 ...

SoftMax實際上是Logistic的推廣，當分類數為2的時候會退化為Logistic分類 其計算公式和損失函數如下， 梯度如下， 1{條件} 表示True為1，False為0，在下圖中亦即對於每個樣本只有正確的分類才取1，對於損失函數實際上只有m個表達式（m個樣本每個有一個正確的分類 ...