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 創建數據集 從Fashion MNIST數據集中引入創建數據,並設置數據迭代器的批量大小為 import torch from IPython import display from d l import torch as d l batch size ,表明隨機讀取 張圖片 batch size 返回訓練集和測試集的迭代器 load data fashion mnist函數是在圖像分類數據集 ...
2021-07-27 19:51 0 122 推薦指數:
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 ...
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 ...
Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二類分類 Softmax回歸 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分類問題 在一個多分類問題中,因變量y有k個取值,即。例如在郵件分類問題中,我們要把郵件分為垃圾郵件、個 ...
手動實現softmax回歸 3.6.1 獲取數據 3.6.2 初始化參數模型 輸入的fashion_mnist數據是28$\times$28 = 784 個像素的圖像,輸出10個類別,單層神經網絡輸出層的個數為10,softmax的權重和偏差數量為 784$\times$10 ...
1. softmax回歸模型 softmax回歸模型是logistic回歸模型在多分類問題上的擴展(logistic回歸解決的是二分類問題)。 對於訓練集,有。 對於給定的測試輸入,我們相擁假設函數針對每一個類別j估算出概率值。也就是說,我們估計得每一種分類結果出現的概率 ...
Softmax 一.Softmax回歸簡介 案例:MNIST手寫數字識別 1.為了得到一張給定圖片屬於某個特定數字類的證據【evidence】,對圖片像素進行加權求和。如果這個像素具有很強的證據說明這張圖片不屬於該類,那么相應的權值為負值相反如果這個像素擁有有利的證據支持這張圖片 ...