直观理解神经网络最后一层全连接+Softmax
深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax（分类网络），如下图所示，图片来自StackExchange。先看一下计算方式：全连接层将权重矩阵与输入向量相乘再加上偏...
softmax函数，对数似然代价函数及求导反向传播
1. softmax函数定义 softmax函数为神经网络定义了一种新的输出层：它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之...
一分钟速学 | NMS, IOU 与 SoftMax
非极大抑制NMS的英文是Non-maximum suppression的缩写。简单的说，就是模型给出了多个重叠在一起的候选框，我们只需要保留一个就可以了。其...
softmax回实战-1.数据集
MNIST数据集 (LeCun et al., 1998) 是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。 我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集 (Xiao et al., 2017)。 import torchimport torchvisionfrom tor...
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...
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\...
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, ...
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...
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...
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...
（六）6.10 Neurons Networks implements of softmax regression
softmax可以看做只有输入和输出的Neurons Networks,如下图：其参数数量为k*(n+1) ,但在本实现中没有加入截距项，所以参数为k*n的矩阵。对损失函数J(θ)的形式有：算法步骤：首先，加载数据集{x(1),x(2),x(3)...x(m)}该数据集为一个n*m的矩阵，然后初始化...
tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数
1、softmax_cross_entropy_with_logitstf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)解释：这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。对于每个独立的...
【TensorFlow/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型
初学tensorflow，参考了以下几篇博客：soft模型tensorflow构建全连接神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建CNN[待学习]全连接+各种优化[待学习]BN层[待学习]先解释以下MNIST数据集，训练数据集有55,00...
theano log softmax 4D
def softmax_4d(x_4d): """ x_4d: a 4D tensor:(batch_size,channels, height, width) """ shape = x_4d.shape x_3d = x_4d.reshape((shape[0], ...
Difference between nn.softmax & softmax_cross_entropy_with_logits & softmax_cross_entropy_with_logits_v2
nn.softmax 和 softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的区别You have every reason to be confused, because in supervised l...