目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类…

Softmax回归用于处理多分类问题,是Logistic回归的一种推广.这两种回归都是用回归的思想处理分类问题.这样做的一个优点就是输出的判断为概率值,便于直观理解和决策.下面我们介绍它的原理和实现. 1.原理 a.问题 考虑\(K\)类问题,假设已知训练样本集\(D\)的\(n\)个样本\(\{(x_{i},t_{i})| i=1,...,n\}\) ,其中,\(x_i \in R^d\) 为特征向量,\(t_{i} \) 为样本类别标签,和一般而分类问题不同,Softmax回归采用了标签向量…

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST…

Softmax回归 Contents [hide] 1 简介 2 代价函数 3 Softmax回归模型参数化的特点 4 权重衰减 5 Softmax回归与Logistic 回归的关系 6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器 7 中英文对照 8 中文译者 转自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上…

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIS…

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想…

softmax回归 前面介绍了线性回归模型适用于输出为连续值的情景.在另一类情景中,模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值.对于这样的离散值预测问题,我们可以使用诸如 softmax 回归在内的分类模型.和线性回归不同,softmax 回归的输出单元从一个变成了多个,且引入了 softmax 运算使输出更适合离散值的预测和训练.本节以 softmax 回归模型为例,介绍神经网络中的分类模型. 1 分类问题 让我们考虑一个简单的图像分类问题,其输入图像的高和宽均为2像素,且色彩为灰度.这样每个像…

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1.对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题,它只能解决二分类的问题,不过经过一定的改造便可以进行多分类问题,主要的改造方式有两大类:(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS One) 2.对于OVR的改造方式,主要是指将多个分类结果(假设为n)分成是其中一种分类结果的和(其他),这样便可以有n种分类的模型进行训练,最终选择得分最高的的(预测率最高的的)便为分类结果即可.它所训练…

https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-…

Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二类分类 Softmax回归是Logistic回归的泛化版本,用于解决线性多类(K类)的分类问题. Logistic回归可以看作是Softmax回归在K=2时的特例.Softmax函数即是K分类版的Logistc函数. 裸Softmax回归的效…