resize可以选择把图片变得更大 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...
(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...
3. 因此256x784@784x10==256x10 即每张图片会输出十个类别的置信度,如衣服20% T恤60%……大衣5%,对十个输出会加上一个bias,通过广播机制作用到所有图片 def net(X): 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...
partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)# 按照水平方向(行)来进行求和returnX_exp / partition# 这里应用了广播机制# 实现了softmax回归模型defnet(X):returnsoftmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape[0])), W) + b)# 交叉熵损失函数defcross_entropy(y_hat, y):return- torch.log(y_hat[ra...
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) ...
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...
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绝对值函数作为我们的损失函数的方法 ...
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运算不会改变未规范化的预测值之间的大小次序,只会确定分配给每个类别的概率。 因此,经过softmax操作之后,我们仍然选取最大值,作为我们的预测结果。 尽管softmax是一个非线性函数,但softmax回归的输出仍然由输入特征的仿射变换决定。 因此,softmax回归是一个线性模型(linear model)。 交叉熵 有了softmax,这里...