facenet pyhton3.5 训练 train_softmax.py 时报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'
报错原因:在进行facenet进行train_softmax.py训练时,在一轮训练结束进行验证时,报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'解决方案:由于我的python时3.5的,Python3.5中:iteritem...
Softmax函数模型介绍
Softmax在机器学习中有非常广泛的应用,但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解,其实你了解了以后就会发现,Softmax计算简单,效果显著,非常好用。我们先来直观看一下,Softmax究竟是什么意思我们知道max,假如说我有两个数,a和b,并且a>b,如果取ma...
CAFFE源码学习笔记之softmax_layer
一、前言 在全连接层之后,接着就是softmax层。softmax已经介绍过,是表征分类是该类的概率的大小。具体原理见logistic回归与softmax 所以,softmax layer就是将线性预测值转化为类别概率。由于该层没有参数,所以只需要计算向后传播的导数就可以了。而softmax_los...
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导
参考: https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329
基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现(中)
小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作。而这一章,我们开始进行前馈的研究。小喵博客: http://miaoerduo.com博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax...
Logistic回归做多分类和Softmax回归
我们已经知道,普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题,要想实现多个类别的分类,我们必须要改进logistic回归,让其适应多分类问题。 关于这种改进,有两种方式可以做到。 第一种方式是直接根据每个类别,都建立一个二分类器,带有这个类别的样本标记为1...
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 (...
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...
Tensorflow:为什么softmax输出[1,0,0…,0]
I have a neural net model, it's last layer is fully connected layer with 9 output neurons. To train my network correctly, I'm using softmax_cross_ent...
(六)6.9 Neurons Networks softmax regression
SoftMax回归模型,是logistic回归在多分类问题的推广,即现在logistic回归数据中的标签y不止有0-1两个值,而是可以取k个值,softmax回归对诸如MNIST手写识别库等分类很有用,该问题有0-9 这10个数字,softmax是一种supervised learning方法。在l...
【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...
UFLDL教程(四)之Softmax回归
关于Andrew Ng的machine learning课程中,有一章专门讲解逻辑回归(Logistic回归),具体课程笔记见另一篇文章。下面,对Logistic回归做一个简单的小结:给定一个待分类样本x,利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别,需要做的就是如下两步:① 计算逻辑回归假设函...
关于tensorflow softmax函数用法解析
这篇文章主要介绍了关于tensorflow softmax函数用法解析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
TensorFlow实现Softmax回归模型
这篇文章主要介绍了TensorFlow实现Softmax回归模型,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
python编写softmax函数、交叉熵函数实例
这篇文章主要介绍了python编写softmax函数、交叉熵函数实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型
在word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础中,我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题,现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法。由于word2vec有两种改进方法,一种是基于Hierarchical Softmax的,另...
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
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?。。。...
【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...
归一化(softmax)、信息熵、交叉熵
机器学习中经常遇到这几个概念,用大白话解释一下: 一、归一化 把几个数量级不同的数据,放在一起比较(或者画在一个数轴上),比如:一条河的长度几千甚至上万km,与一个人的高度1.7m,放在一起,人的高度几乎可以被忽略,所以为了方便比较,缩小他们的差距,但又能看出二者的大小关系,可以找一个方法进行转换。...