Softmax回归从零开始实现 softmax是所有深度学习的基础 iter训练集和测试集的迭代器 拉成向量(会损失信息,可以用卷积神经网络恢复) 矩阵求和 keepdim=true 表示还是二维矩阵X是一个矩阵 实现softmax 一个实例 实现softmax回归模型 -1表示自动计算(实际表示批量大小) 举个例子 y_hat是预测值 y_hat [ [0,1], ...
(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(因为y_hat打起来比较烦哈哈),所以以下的损失函数说明中预测值还用A=[a_1,a_2,a_3]。 我们可以像线性回归那样...
if len(y_pred.shape)>1 and y_pred.shape[1]>1: '''如果其是二维数组,即行数大于一(多个样本),且有多列(多分类)''' y_pred=y_pred.argmax(axis=1) #对每行获取其最大值的索引 result=(y_pred==y_true) #在对应位置比较是否预测正确,比如[2,3,4],[2,3,5]结果就是[True,True,False] ...
可以认为logistic回归是softmax回归的一个特例,因为前者的作用就是进行二分类任务,但是二分类任务只要预测一个类别就可以了,另一个类别的概率就是1-other。 softmax是用于多分类的。我们后面基本不会用到二分类,所以课程直接跳过了logistic回归,直接将softmax回归。 为什么用交叉熵,不用...等其他基于信息量的度量?
softmax回归是机器学习中非常重要而且经典的模型,他的名字虽然叫回归,但实际上是一个分类问题 分类与回归 回归是估计一个连续值 分类是预测一个连续的类别 分类问题举例 从回归到多类分类 分类问题从单输出变成了多输出,输出的个数等于类别的个数 从回归到多类分类 ...
一、Softmax 回归 1.1视频截图 二、损失函数 三、图像分类数据集 四、从0开始实现sofymax回归 五、softmax回归的简洁实现 QA: 1.softmax 和 logistic类似 2.相对熵:是一个对称的关系 3.损失图中:橙色线 表示梯度的绝对值 4.最小化损失就等于最大化似然函数...
Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集 回归与分类的差别,回归是解决一个连续问题,估计一个连续值,如房价预测 而分类则是解决一个离散问题 常见的损失函数 该函数作为损失函数可看到在临近导数为0时,即y与y’接近时,其变化(参数更新)幅度越小,这有可能导致我们的参数更新太剧烈,因此我们也可以采用下面这种...
resize选项允许调整图片大小。从零开始实现softmax回归，迭代训练集和测试集，参数保持维度不变，-1表示自动计算批量大小。y_hat表示预测结果，从中提取与实际标签对应的预测值，用于评估模型性能。softmax回归简洁实现简化了模型训练过程，优化计算效率与准确度，适用于多种分类任务，尤其在图片分类中展现出...
1.4 从回归到多类分类-校验比例 1.5 Softmax和交叉熵损失 2 损失函数 介绍三个常用的损失函数 2.1 L2 Loss 平方损失 2.2 L1 Loss 绝对值损失 2.3 Huber's Robust Loss 鲁棒损失 3 图片分类数据集 3.1 读取数据集 图像通道的理解 单通道:也就是通常所说的灰度图,每个像素点只有一个值表示,如果图像的深度是...
softmax 回归问题和分类问题明显的区别是:回归问题预测一个值,比如房价。而分类问题是要预测属于哪一类? 统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法:独热编码(one-hot encoding)。 独热编码是一个向量,它的分量和类别一样多。 类别对应的分量设置为1,其他所有分量设置为0。 在我们的例子中,标签y将是...