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 ...

如何使用Pytorch迅速寫一個Mnist數據分類器 一段時間沒有更新博文，想着也該寫兩篇文章玩玩了。而從一個簡單的例子作為開端是一個比較不錯的選擇。本文章會手把手地教讀者構建一個簡單的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分類器，並且會使用相對完整的Pytorch訓練框架 ...

該項目的目的是建立一個有關於人臉的二分類器。 steps : 1. Load the data2. Define a Convolutional Neural Network3. Train the Model4. Evaluate the Performance of our ...

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 ...

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首先說明啊：logistic分類器是以Bernoulli（伯努利） 分布為模型建模的，它可以用來分兩種類別；而softmax分類器以多項式分布（Multinomial Distribution）為模型建模的，它可以分多種互斥的類別。 補充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一種 ...

1 引入 上一篇介紹了圖像分類問題。圖像分類的任務，就是從已有的固定分類標簽集合中選擇一個並分配給一張圖像。我們還介紹了k-Nearest Neighbor （k-NN）分類器，該分類器的基本思想是通過將測試圖像與訓練集帶標簽的圖像進行比較，來給測試圖像打上分類標簽。k-Nearest ...

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