在之前,我们实现了使用torch自带的层对fashion_mnist数据集进行分类。这次,我们加入一个自己实现的block,实现一个四层的多层感知机进行softmax分类,作为对“自定义块”的代码实现的一个练习。 我们设计的多层感知机是这样的:输入维度为784,在展平层过后,第一层为全连接层,输入输出维度分别为784,256;第二层为全连...
np.max(train_data), np.max(test_data) (255.0, 255.0) train_data = train_data / np.max(train_data) test_data = test_data / np.max(test_data) 重新缩放后, 让我们确认训练和测试数据的最大值应为1.0! np.max(train_data), np.max(test_data) (1.0, 1.0) 完成所有这些之后, 对数据进行...
DNN是deep neural network的简称,中文叫做深层神经网络,有时也叫做多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)。从DNN按不同层的位置划分,DNN内部的神经网络层可以分为三类,输入层,隐藏层和输出层。 如下图示例,一般来说第一层是输... Tensorflow笔记__使用mnist数据集并测试自己的手写图片 ...
softmax运算会先通过exp函数对每个元素做指数运算,再对exp矩阵同行元素求和,最后令矩阵每行各元素与该行元素之和相除。这样一来,最终得到的矩阵每行元素和为1且非负。因此,该矩阵每行都是合法的概率分布。softmax运算的输出矩阵中的任意一行元素代表了一个样本在各个输出类别上的预测概率。 def softmax(X): #对...