softmax专题
神经网络第三篇：输出层及softmax函数
在上一篇专题中，我们以三层神经网络的实现为例，介绍了如何利用Python和Numpy编程实现神经网络的计算。其中，中间(隐藏)层和输出层的激活函数分别选择了 sigmoid函数和恒等函数。此刻，我们心中不难发问：为什么要花一个专题来介绍输出层及其激活函数？它和中间层又有什么区别？softmax函数何来何去？下面我们带着这些疑问进入本专题的知识点： 1 输出层概述 2 回归问题及恒等函数 3
面试：关于word2vec的相关知识点Hierarchical Softmax和NegativeSampling
1、为什么需要Hierarchical Softmax和Negative Sampling 从输入层到隐含层需要一个维度为N×K的权重矩阵，从隐含层到输出层又需要一个维度为K×N的权重矩阵，学习权重可以用反向传播算法实现，每次迭代时将权重沿梯度更优的方向进行一小步更新。但是由于Softmax激活函数中存在归一化项的缘故，推导出来的迭代公式需要对词汇表中的所有单词进行遍历，使得每次迭代过程非常缓慢
【机器学习】基于Softmax松弛技术的离散数据采样
1.引言 1.1.离散数据采样的意义 离散数据采样在深度学习中起着至关重要的作用，它直接影响到模型的性能、泛化能力、训练效率、鲁棒性和解释性。 首先，采样方法能够有效地平衡数据集中不同类别的样本数量，使得模型在训练时能够更均衡地学习各个类别的特征，从而避免因数据不平衡导致的偏差。 其次，合理的采样策略可以确保模型在训练过程中能够接触到足够多的样本，避免过拟合和欠拟合问题，提高模型的泛化能力
RBF-Softmax：让模型学到更具表达能力的类别表示
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读 这是一篇商汤科技的ECCV2020的论文，用一种非常优雅的方法解决了传统softmax在训练分类时的两个问题，并在多个数据集上取得了很好的效果，代码已开源。 公众号后台回复“RBF”，下载已打包好的论文和代码。 RBF-Softmax: Learning Deep Representative Prototypes with R
DL基础补全计划(二)---Softmax回归及示例（Pytorch，交叉熵损失）
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 Windows 10VSCodePython 3.8.10Pytorch 1.8.1Cuda 10.2 前言 在《DL基础补全计划(一)—线性回归及示例（Pytorch，平方损失）》（https://blog.csdn.net/u011728480/a
Caffe Prototxt 特殊层系列：Softmax Layer
Softmax Layer作用是将分类网络结果概率统计化，常常出现在全连接层后面 CNN分类网络中，一般来说全连接输出已经可以结束了，但是全连接层的输出的数字，有大有小有正有负，人看懂不说，关键是训练时，它无法与groundtruth对应（不在同一量级上），所以用Softmax Layer将其概率统计化，将输出归一化为和为1的概率值；这样我们能一眼看懂，关键是SoftmaxWithLossLay
深度学习 --- stanford cs231 编程作业(assignment1，Q3: softmax classifier)
stanford cs231 编程作业(assignment1，Q3: softmax classifier softmax classifier和svm classifier的assignment绝大多部分都是重复的，这里只捡几个重点。 1，softmax_loss_naive函数，尤其是dW部分 1，1 正向传递 第i张图的在所有分类下的得分
Python Numpy联系 手动实现softmax
为了多熟悉下numpy的一些常用操作，这里手动实现一下Softmax 下面截个图说明下softmax import numpy as np#生成一个10*10 的随机二维数组，再加上1000m = np.random.randn(10,10) * 10 + 1000print(m)#axis=1 表示在二维数组中沿着横轴进行取最大值的操作m_row_max = m.max
Caffe源码阅读（3）Softmax层和SoftmaxLoss层
Reference Link: http://zhangliliang.com/2015/05/27/about-caffe-code-softmax-loss-layer/ 关于softmax回归 看过最清晰的关于softmax回归的文档来源自UFLDL，简单摘录如下。 softmax用于多分类问题，比如0-9的数字识别，共有10个输出，而且这10个输出的概率和加起来应
【机器学习笔记2.6】用Softmax回归做mnist手写体识别
MNIST是什么 MNIST是一个手写数字数据集，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。可以将MNIST手写体识别看做是深度学习的HelloWorld。 MNIST数据集官方网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 从官网下载的MNIST数据集是二进制形式存储的，可以通过如下代码将其转换为图片形式。 代码示例1： # mnist数据集转成图片i
【机器学习笔记2.5】用Softmax回归做二分类（Tensorflow实现）
Softmax回归和逻辑回归的区别 在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 y y y可以取两个以上的值[1]。当类别数 k = 2 k=2 k=2时，softmax 回归退化为 logistic 回归。 Softmax回归 vs. k个logistic回归 如果你在开发一个音乐分类的应用，需要对k种类型
内涵：算法学习之gumbel softmax
1. gumbel_softmax有什么用呢? 假设如下场景: 模型训练过程中, 网络的输出为p = [0.1, 0.7, 0.2], 三个数值分别为"向左", “向上”, "向右"的概率。 我们的决策可能是y = argmax§, 也即选择"向上"这条决策。 但是，这样做会有两个问题: argmax()函数是不可导的。这样网络就无法通过反向传播进行学习。argmax()的选择不具有随机性。同
【机器学习】Softmax回归探索
从零开始探索Softmax回归：深度学习的入门之旅 一、Softmax回归的原理与关键步骤二、研究准备：GPU环境下的PyTorch安装与配置三、研究内容：使用PyTorch实现Softmax回归 随着人工智能和机器学习的迅猛发展，深度学习技术逐渐成为了科技领域的热点。Softmax回归作为深度学习中的一种基础分类算法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等场景。本文将从零开
PCA和Softmax学习
PCA和Softmax学习 老师上课说PCA（主成分分析）简单，不用讲，简单是简单，但也要看看，主要就是看fuldl上的教程，然后自己推导和matlab实现。 PCA pca算法 pca是一种降维方法，可以看做是逐一取方差最大方向，就是对协方差矩阵做特征值分解，取最大特征值所对应的方向。算法描述如下： 1 对所有样本进行中心化： xi x_{i} <— xi−1m∑mi=1xi x_{i
机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归
在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。如下图： 有绿三角、红叉和蓝矩形三个类别要分类，我们是通过三个分类器先分别将绿三角、红叉、蓝矩形分类出来，这样处理多分类问题的，所以对每个类别c，训练一个logistic回归分类器 f w c ( x ) f_{\textbf{w}}^{c}(\t
吴恩达2022机器学习专项课程C2W2：2.22 多类 softmax softmax与神经网络 softmax的代码改良 多标签分类
目录 多分类问题1.什么是多分类问题2.多分类问题案例3.二分类与多分类的区别 Softmax1. 什么是Softmax2.逻辑回归预测的计算过程3. Softmax预测的计算过程4.Softmax 回归与逻辑回归的关系5. Softmax的损失函数 softmax与神经网络1.设置Softmax层2.Softmax层的计算3.softmax激活函数与其它激活函数的区别4.TensorFlo
关于sigmoid与binary_crossentropy，以及softmax与categorical_crossentropy的关系，以及各损失函数的定义。
1，用sigmoid作为激活函数，为什么往往损失函数选用binary_crossentropy 参考地址:https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51741471 2,softmax与categorical_crossentropy的关系，以及sigmoid与bianry_crossentropy的关系。 参考地址:https://www.
机器学习实验------softmax回归
第1关：softmax回归原理 任务描述 本关任务：使用Python实现softmax函数。 #encoding=utf8import numpy as npdef softmax(x):'''input:x(ndarray):输入数据,shape=(m,n)output:y(ndarray):经过softmax函数后的输出shape=(m,n)'''#********* Begin *
Softmax和Sigmoid
Softmax和Sigmoid函数在机器学习和深度学习中都扮演着重要的角色，但它们在功能和应用上存在一些关键的区别。 功能和应用领域： Softmax函数：主要用于多分类问题。它将一组实数（通常是神经网络的输出）转换为一组概率分布，这些概率表示输入数据属于各个类别的可能性。因此，在机器学习和深度学习中，Softmax函数常用于多分类任务的输出层，如图像分类、文本分类等。 Sigmoid函数：主
F.softmax(cls) + 1e-4
这个代码段中的 softmax 操作结合了一个微小的常数，这个常数通常被称为平滑化参数。softmax 函数将原始的分类输出转换为概率分布，其公式如下： 在实践中，当某些分类得分特别大时，softmax 函数会将对应的概率接近于 1，而其他分类的概率会接近于 0。这可能会导致模型在训练过程中对训练数据过度自信，增加了过拟合的风险。 为了减轻这种过拟合的可能性，可以在 softmax 操作
动手学深度学习3.7 softmax回归的简洁实现-笔记练习（PyTorch）
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。 本节课程地址：Softmax 回归简洁实现_哔哩哔哩_bilibili 本节教材地址：3.7. softmax回归的简洁实现 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 本节开源代码：...>d2l-zh>pytorch>chapter_linear
动手学深度学习——softmax分类
1. 分类问题 回归与分类的区别： 回归可以用于预测多少的问题， 比如"预测房屋被售出价格"，它是个单值输出。softmax可以用来预测分类问题，例如"某个图片中是猫、鸡还是狗？"，这是一个多值输出，输出个数等于类别个数，输出的第i个值表示预测为第i类别的概率。 两者的区别在于是问多少还是问哪一个？ 分类可以用来描述下面两个问题： 样本属于哪个类别样本属于每个类别的概率 比较经典的分类
一个例子搞懂softmax regression
softmax regression简介 logistic regression (LR) 常用于二分类问题。对于多分类问题，使用softmax regression (SMR) 则是一个更好的选择，SMR也是逻辑回归在多分类问题上的一个推广。 下图分别显示了LR和SMR的训练过程和差别所在： 为了适应多分类问题，SMR使用softmax函数（ Φ \Phi Φ）代替了原来的sigmoid
关于tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数的区别
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。 f1和f3对于参数logits的要求都是一样的，即未经处理的，直接由神经