在使用Pytorch時經常碰見這些函數cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我頭大，所以整理本文以備日后查閱。 首先要知道上面提到的這些函數一部分是來自於torch.nn,而另一部分則來自於 ...

一、softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行多分類！ 假設我們有一個數組，V，Vi表示V中的第i個元素，那么這個元素的softmax值就是 更形象的如下圖表示： softmax直白來說 ...

機器學習中經常遇到這幾個概念，用大白話解釋一下： 一、歸一化 把幾個數量級不同的數據，放在一起比較（或者畫在一個數軸上），比如：一條河的長度幾千甚至上萬km，與一個人的高度1.7m，放在一起，人的 ...

cross entropy 交叉熵的概念網上一大堆了，具體問度娘，這里主要介紹深度學習中，使用交叉熵作為類別分類。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我們通常見 ...

Softmax原理 Softmax函數用於將分類結果歸一化，形成一個概率分布。作用類似於二分類中的Sigmoid函數。 對於一個k維向量z，我們想把這個結果轉換為一個k個類別的概率分布p(z)。softmax可以用於實現上述結果，具體計算公式為： \[softmax(x_i ...

對於分類問題的神經網絡最后一層的函數做如下知識點總結： sigmoid和softmax一般用作神經網絡的最后一層做分類函數（備注：sigmoid也用作中間層做激活函數）； 對於類別數量大於2的分類問題，如果每個類別之間互斥，則選用softmax函數（例如：類別為牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

前言 AI 人工智能包含了機器學習與深度學習，在前幾篇文章曾經介紹過機器學習的基礎知識，包括了監督學習和無監督學習，有興趣的朋友可以閱讀《 Python 機器學習實戰 》。而深度學習開始只是機器學習 ...

一、Logistic回歸 Logistic回歸（Logistic Regression，簡稱LR）是一種常用的處理二類分類問題的模型。 在二類分類問題中，把因變量y可能屬於的兩個類分別稱為負類和 ...

1. CNN卷積網絡-初識 2. CNN卷積網絡-前向傳播算法 3. CNN卷積網絡-反向更新 1. 前言 我們已經了解了CNN的結構，CNN主要結構有輸入層，一些卷積層和池化層，后面是DNN全連接層，最后是Softmax激活函數的輸出層。這里我們用一個彩色的汽車樣本的圖像識別再從感官上回 ...

作者：張欣 鏈接：https://www.zhihu.com/question/23765351/answer/98897364 來源：知乎 著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。 softmax 回歸( Softmax Regression) 這里解釋的很詳細 ...