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有没有一种简单的方法来扩展现有的激活函数?我的自定义 softmax 函数返回: 操作具有“无”梯度
我想通过仅使用向量中的前 k 个值来实现使 softmax 更快的尝试 为此 我尝试为张量流实现一个自定义函数以在模型中使用 def softmax top k logits k 10 values indices tf nn top k
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Keras
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activationfunction
全卷积网络的每像素 softmax
我正在尝试实现类似全卷积网络的东西 其中最后一个卷积层使用大小为 1x1 的滤波器并输出 分数 张量 分数张量的形状为 Batch height width num classes 我的问题是 张量流中的什么函数可以对每个像素应用 soft
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Softmax
为什么需要softmax函数?为什么不进行简单的标准化呢?
我对深度学习不熟悉 所以这可能是一个初学者问题 根据我的理解 多层感知器中的softmax函数负责标准化和分配每个类别的概率 如果是这样 我们为什么不使用简单的标准化呢 假设我们得到一个向量x 10 3 2 1 应用softmax 输出将是
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CS231n:如何计算Softmax损失函数的梯度?
我正在观看斯坦福 CS231 用于视觉识别的卷积神经网络的一些视频 但不太明白如何使用计算 softmax 损失函数的解析梯度numpy From 这个堆栈交换 https math stackexchange com questions
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NumPy
Softmax
如何最好地处理图像分类中的“以上都不是”?
这似乎是一个基本问题 你们中的一些人必须对此有自己的看法 我有一个用 CNTK 实现的图像分类器 有 48 个类 如果图像与 48 个类别中的任何一个都不能很好地匹配 那么我希望能够得出结论 它不属于这 48 个图像类型 我最初的想法很简单
Classification
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Pytorch 中 [-1,0] 的维度范围是多少?
所以我正在努力理解 Pytorch 中有关集合的一些术语 我不断遇到同样类型的错误range我的张量不正确 当我尝试谷歌寻找解决方案时 解释往往更加令人困惑 这是一个例子 m torch nn LogSoftmax dim 1 input
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如果可以激活多个输出,那么 softmax 层的替代是什么?
例如 我有 CNN 它尝试从 MNIST 数据集 使用 Keras 编写的代码 中预测数字 它有 10 个输出 形成 softmax 层 只有一个输出可以为真 对于从 0 到 9 的每一位数字都是独立的 Real 0 1 0 0 0 0 0
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三元组损失的softmax版本的梯度计算
我一直在尝试在Caffe中实现softmax版本的三元组损失 描述于 霍弗和艾隆 使用三元组网络进行深度度量学习 ICLR 2015 我已经尝试过这个 但我发现很难计算梯度 因为指数中的 L2 不是平方的 有人可以帮我吗 使用现有的 caf
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Inception 模型有两个 softmax 输出吗?
Inception v3 模型如下图所示 该图片来自这篇博文 https research googleblog com 2016 03 train your own image classifier with html 看起来有两个Sof
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Softmax
softmax函数的导数解释[关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 目前不接受答案 我正在尝试计算 softmax 激活函数的导数 我找到了这个 https math stackexchange com questions 945871 derivative of
neuralnetwork
derivative
Calculus
Softmax
Pytorch - 在 softmax 层之后选择最佳概率
我有一个使用 Pytorch 0 4 0 的逻辑回归模型 其中我的输入是高维的 我的输出必须是标量 0 1 or 2 我使用线性层与 softmax 层相结合来返回n x 3张量 其中每列表示输入属于三个类别之一的概率 0 1 or 2 但
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NumPy
Pytorch
Softmax
Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softmax回归
Scikit Learn 机器学习笔记 线性回归 逻辑回归 softmax回归 参考文档 handson ml import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt 创建线性回归数据
机器学习
sklearn
线性回归
逻辑回归
Softmax
关于深度学习中的分类器
因为之前一直都是用caffe做图像去噪 增强方面的工作 没太接触分类 上个学习会上通过报告学习了下关于分类的相关基础知识 为接下来分类的相关工作研究奠定下基础 基础之分类器 1 SVM 线性核SVM 一般应用于多分类 分类的结果 如3分类
深度学习中的科普
分类器
SVM
Softmax
Softmax的实现
详解 https zhuanlan zhihu com p 25723112
入门教程
深度学习
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softmax cross entropy loss 与 sigmoid cross entropy loss的区别
要了解两者的区别 当然要先知道什么是softmax sigmoid 和 cross entropy 交叉熵 了 1 softmax 图片来源 李宏毅机器学习课程 sotfmax其实很简单 就是输入通过一个函数映射到0 1之间的输出 上图中蓝
深度学习
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交叉熵
Sigmoid
softmax算法——处理分类问题
一 介绍 softmax基本可以算是分类任务的标配 本篇介绍softmax是什么 以及softmax图解和举例 二 什么是softmax 现实生活中需要对某一问题进行多种分类 例如对图片进行分类的例子 这时就需要使用softmax算法 so
人工智能
Softmax
CS231n——机器学习算法——线性分类(下:Softmax及其损失函数)
在前两篇笔记中 基于线性分类上 线性分类中继续记笔记 1 Softmax分类器 SVM和Softmax分类器是最常用的两个分类器 Softmax的损失函数与SVM的损失函数不同 对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说 Softmax分类器就
机器学习
分类器
cs231n
SVM
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TensorFlow在MNIST中的应用-Softmax回归分类
参考 TensorFlow技术解析与实战 http wiki jikexueyuan com project tensorflow zh tutorials mnist beginners html http www jianshu com
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Softmax
softmax函数的定义及求导
本文中 x0 x1 xm x 0 x 1 x m 代表一个向量 也就是一个 m m行1列的矩阵 在监督式的深度学习中 输入通常是一个向量 用xx表示 输出 y y则可以分为多种情况 标量 yy表示输入 x x属于某一类别的概率 向量 此时输
心得
Softmax
深度学习
求导
偏微分
深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器
作者 寒小阳 时间 2015年11月 出处 http blog csdn net han xiaoyang article details 49999299 声明 版权所有 转载请注明出处 谢谢 1 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列
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