softmax的损失函数 softmax回归总结 损失函数 均方损失 蓝色:Y=0时,变化预测值Y’的函数(二次函数) 绿色:似然函数(高斯分布) 橙色:损失函数的梯度(穿过原点的一次函数),决定了如何更新参数 梯度和预测值的相对关系决定了参数更新的变化程度 L1损失函数 蓝色:预测值、绿色:似然函数、橙色:导数 好处:稳定 不好:...
1. 例如batch_size=256,则X这里是(256,784)代表256张图片 每个图片有28x28个像素(被展平成784) 2. 权重矩阵为(784,10)代表对每种输出的各特征权重 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...
(这边稍微提一下,因为我理解的也不是特别透彻,在分类问题中,我们一般使用最大似然估计来构造损失函数,使用概率连乘,而连乘可能导致最终结果接近0,所以一般对其取对数的负数,也就是我们这的交叉熵) 3.实操部分 训练Softmax回归的步骤和训练线性回归非常相似～ 3.1图像分类数据集 在介绍Softmax的实现之前,我们现引入图...
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) ...
动手学深度学习 | Softmax回归+损失函数+图片分类数据集 | 07,Softmax回归首先简单理解softmax:就是将一个回归值转换成一个概率(也就是把一个实数,定在[0,1.]中)Softmax回归名字叫做回归,但其实是一个分类问题。(基本是个老师都会重复讲这句话)分类和回归的差别就在
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 ...
损失函数设计旨在衡量预测与实际类别间的差异。通常，损失函数以梯度形式提供更新参数的方向，蓝色曲线代表在Y=0时预测值Y'的函数变化，绿色曲线描绘似然函数，橙色曲线表示损失函数的梯度，决定参数更新路径。该方法具有稳定性优势，但零点处不可导限制其应用。在处理图片分类数据集时，使用transforms.totensor(...
(二)介绍三个常用的损失函数: (1)L2 Loss 均方损失 (2)L1 Loss (3) Hurber's Robust Loss (三)怎么操作一个图片分类数据集 MNIST数据集试图向分类中广泛使用的数据集之一,但是有一点过于简单。我们将使用其复杂版:Fahion-MNIST数据集。 %matplotlib inlineimporttorchimporttorchvision ...
因此,softmax 回归是一个线性模型(linear model)。 3.4.2 损失函数# 1. 对数似然# 假设数据集 {X,Y}{X,Y} 具有nn 个样本,其中索引 ii 的样本由特征向量 x(i)x(i) 和独热标签向量 y(i)y(i) 组成。因此可以将估计值与实际值比较: p(Y|X)=n∏i=1p(y(i)|x(i))p(Y|X)=∏i=1np(y(i...