Softmax函数详解与推导
一、softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示：softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过so...
源码分析 Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
作者在Caffe中引入了一个新层，一般情况在Caffe中引入一个新层需要修改caffe.proto,添加该层头文件*.hpp,CPU实现*.cpp，GPU实现*.cu,代码结果如下图所示：caffe.proto作者在caffe.proto中引入了largemargin_inner_product_l...
论文笔记CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX
目录 Gumbel-Softmax分布Gumbel-Max trickGumbel-Softmax分布Gumbel-Softmax EstimatorStraight-Through (ST) Gumbel-Softmax EstimatorStraight-Through Estimator (...
UFLDL深度学习笔记 （二）SoftMax 回归(矩阵化推导)
UFLDL深度学习笔记 （二）Softmax 回归本文为学习“UFLDL Softmax回归”的笔记与代码实现，文中略过了对代价函数求偏导的过程，本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导。1. 详细推导softmax代价函数的梯度经典的logistics回归是二分类问题，输入向量$ x{(i)}\in\...
深度学习6:softmax线性分类器与神经网络分类的性能比较
本文会比较softmax分类与三层神经网络的性能进行比较。 第一步构造数据集： 构造数据集源码：（编译环境Jupyter Notebook python3) import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl...
基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（上）
小喵的唠叨话：在写完上一次的博客之后，已经过去了2个月的时间，小喵在此期间，做了大量的实验工作，最终在使用的DeepID2的方法之后，取得了很不错的结果。这次呢，主要讲述一个比较新的论文中的方法，L-Softmax，据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率。更重要的是，小喵觉得这个方法...
TensorFlow softmax的互熵损失
函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)功能：这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵实例： inputdata = tf.Variable([[0.2, 0.1, ...
【动手学深度学习】softmax回归的从零开始实现（PyTorch版本）（含源代码）
目录：softmax回归的从零开始实现 一、理论基础1.1 前言1.2 分类问题1.3 网络架构1.4 全连接层的参数开销1.5 softmax运算1.6 小批量样本的矢量化1.7 损失函数1.7.1 对数似然1.7.2 softmax及其导数1.7.3 交叉熵损失1.8 信息论基础1.8.1 熵...
关于tensorflow softmax函数用法解析
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TensorFlow实现Softmax回归模型
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python编写softmax函数、交叉熵函数实例
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Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
paper url: https://arxiv.org/pdf/1612.02295year:2017Introduction交叉熵损失与softmax一起使用可以说是CNN中最常用的监督组件之一。 尽管该组件简单而且性能出色, 但是它只要求特征的可分性, 没有明确鼓励网络学习到的特征具有类内方差...
Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数用法说明
这篇文章主要介绍了Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
Softmax回归 softMax回归与logistic回归的关系
简介在本节中，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 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会...
【分类器】感知机+线性回归+逻辑斯蒂回归+softmax回归
一、感知机 详细参考：https://blog.csdn.net/wodeai1235/article/details/54755735 1.模型和图像： 2.数学定义推导和优化： 3.流程二、线性回归 1.定义及解析解：a=(XTX) -1 XTy，如加2范数约束则解析解为a=(XT...
机器学习 —— 基础整理（五）线性回归；二项Logistic回归；Softmax回归及其梯度推导；广义线性模型
本文简单整理了以下内容：（一）线性回归（二）二分类：二项Logistic回归（三）多分类：Softmax回归（四）广义线性模型闲话：二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型（忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章，好像是对“逻辑斯蒂”这个名字很感兴趣？。。。...
Logistic回归（逻辑回归）和softmax回归
一、Logistic回归Logistic回归（Logistic Regression，简称LR）是一种常用的处理二类分类问题的模型。在二类分类问题中，把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类，则因变量y∈{0, 1}，其中0表示负类，1表示正类。线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围上，不太好解...
机器学习——softmax回归
softmax回归前面介绍了线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如 softmax 回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax 回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了 softmax 运算使...
利用TensorFlow识别手写的数字---基于Softmax回归
1 MNIST数据集MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0-9，共10个阿拉伯数字。原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件，见下表。训练图像一共有60000张，供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000张，供研究人员测试训练的模型的性能...
02-13 Softmax回归
目录Softmax回归一、Softmax回归详解1.1 让步比1.2 不同类之间的概率分布1.3 目标函数1.4 目标函数最大化二、Softmax回归优缺点2.1 优点2.2 缺点更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://w...