return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1,W.shape[0])),W)+b) 定义交叉熵损失 交叉熵只在意真实值的预测概率,因此这里是抽取每一行对应是真实类别的预测概率的那个值,拿出来求负对数 例如第一个样本应该是2类(设共三类,从0-2),并预测概率是0.7,第二个样本应该是1类,预测是1类概率为0.5,则交叉熵损...
2.损失函数(交叉熵损失函数) 由上述的正向传播推导我们可以知道,使用Softmax运算后可以更加方便的与离散标签计算误差。(输出值为概率,如果不经过Softmax操作的话,虽然最后结分类果不变,但是有可能出现x1=0.1,x2=1000,x3=0.01的情况,很不利于计算误差) 因为我们上面对Softmax进行正向反向推导的时候,预测值用的是A(...
softmax 回归是一个多分类分类模型 使用softmax 操作子得到每个类的预测置信度(使得每个类的置信度是一个概率,非负且和为1) 使用交叉熵来衡量预测和标号的区别(作为损失函数) 损失函数 损失函数用来衡量预测值和真实值之间的区别 常用的损失函数 1、L2 Loss(均方损失) 蓝色曲线表示 y = 0 的时候变化预测值 y...
图片分类数据集 709 播放 裔琳芳 最大的挑战和突破在于用人。 收藏 下载 分享 手机看 选集(3) 自动播放 [1] 09 Softmax 回归 + 损... 1170播放 06:24 [2] 图片分类数据集 709播放 待播放 [3] Softmax 回归从零开始实现 1451播放 18:43
我们需要一个损失函数来度量预测概率的效果。 7.1 对数似然 7.2 交叉熵损失 所有标签分布的预期损失值。 分类问题最常用的损失之一 从两方面来考虑交叉熵分类目标:(i)最大化观测数据的似然;(ii)最小化传达标签所需的惊异。 8 模型预测和评估 在训练softmax回归模型后,给出任何样本特征,我们可以预测每个输出类别的...
1 softmax回归的从零开始实现 #使用Fashion-MNIST数据集,并设置数据迭代器的批量大小为256 from IPython import display from mxnet import autograd,gluon,np,npx from d2l import mxnet as
动⼿学深度学习v2-09-04-softmax回归的从零开始实现¶ 1 softmax回归的从零开始实现 #使⽤Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量⼤⼩为256 from IPython import display from mxnet import autograd,gluon,np,npx from d2l import mxnet as d2l npx.set_np()batch_size = 256 train_iter, ...
Softmax 回归是以回归之名的分类算法,Softmax回归也可以看作是拥有多个输出的单层神经网络: 从回归到多类分类——均方损失 对类别进行一位有效编码(即:One-hot 编码) y=[y1,y2,...,yn]Ty=[y1,y2,...,yn]T yi={1 ,if i=y0 ,otherwiseyi={1 ,if i=y0 ,otherwise 使用均方损失(MSE)训练 最大...
3、改进神经网络的学习方法 改进神经网络的学习方式 交叉熵损失函数 使用交叉熵损失来分类MNIST数字集 交叉熵意味着什么?它从哪里来? Softmax 过拟合和正则化 正则化 为什么正则化能够降低过拟合? 其他正则化技术 参数初始化 重温手写数字识别:代码 如何选择神经网络的超参数 ...
再者,用于分类的方法,大多是用 softmax layer 方法,softmax 意味着分类的类别之间要互相独立的。而盲目地混合数据集训练,就会出现比如:检测数据集的分类信息中”狗“这一分类,在分类数据集合中,就会有的不同种类的狗:“哈士奇”、“牛头梗”、“金毛”这些分类,这两种数据集之间的分类信息不相互独立,会造成混乱。