深度學習中softmax交叉熵損失函數的理解
1. softmax層的作用 通過神經網絡解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點，無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的輸出層有1000個節點，即便是ResNet取消了全連接層，但1000個節點的輸出層還在。 一般情況下 ...
原文：【深度學習】softmax回歸——原理、one-hot編碼、結構和運算、交叉熵損失
. softmax回歸是分類問題 回歸 Regression 是用於預測某個值為 多少 的問題，如房屋的價格 患者住院的天數等。 分類 Classification 不是問 多少 ，而是問 哪一個 ，用於預測某個事物屬於哪個類別，如該電子郵件是否是垃圾郵件 該圖像是貓還是狗 該用戶接下來最有可能看哪部電影等。 分類問題也有些許差別： 我們只對樣本的硬性類別感興趣，即屬於哪個類別 我們希望得到軟性 ...
2021-08-21 12:18 0 185 推薦指數：
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