翻译自:https://stackoverflow.com/questions/34240703/whats-the-difference-between-softmax-and-softmax-cross-entropy-with-logits 问题: 在Tensorflow官方文档中,他们使用一个关键词,称为logits.这个logits是什么?比如说在API文档中有很多方法(methods),经常像下面这么写: tf.nn.softmax(logits, name=None) 另外一个问题…

1.softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1.2.log_softmax 在softmax的结果上再…

转载自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1636737136973859154&wfr=spider&for=pc写的很清楚,并举例佐证,容易理解,推荐!…

nn.softmax 和 softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的区别   You have every reason to be confused, because in supervised learning one doesn't need to backpropagate to labels. They are considered fixed ground truth and o…

IP并发数限制,老师说西工大的CNKI才20个并发指标,HPU自不必说.但是我略表怀疑,这只是翻译助手而已,就像百度翻译和百度数据库的区别,如何验证呢?去校外用该助手,如果能用,那么就不是IP并发限制.…

这两个东西是什么,我相信至今还有很多人搞不清,只会死记硬背的写一个word-wrap:break-word;word-break:break-all;这样的东西来强制断句,又或者是因为这两个东西实在是太拗口了,长得又差不多,导致连背都很难背下来. 那它们到底是什么呢?我在mozilla的官网上找到如下的解释: word-wrap word-break 我们看到两个解释中都出现了 break lines within words 这样的词汇,说明它们都跟单词内断句又关.然后我们试着翻译一下上面的两…

这两个东西是什么,我相信至今还有很多人搞不清,只会死记硬背的写一个word-wrap:break-word;word-break:break-all;这样的东西来强制断句,又或者是因为这两个东西实在是太拗口了,长得又差不多,导致连背都很难背下来. 那它们到底是什么呢?我在mozilla的官网上找到如下的解释: word-wrap word-break 我们看到两个解释中都出现了 break lines within words 这样的词汇,说明它们都跟单词内断句又关.然后我们试着翻译一下上面的两…

(三)PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别.log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax. 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做…

word-wrap: css的 word-wrap 属性用来标明是否允许浏览器在单词内进行断句,这是为了防止当一个字符串太长而找不到它的自然断句点时产生溢出现象. word-break: css的 word-break 属性用来标明怎么样进行单词内的断句. 貌似从上面两个读着都蛋疼的翻译中找到了一些区别:word-wrap 强调的是是否允许单词内断句,而word-break强调的则是怎么样来进行单词内的断句. 说到这里,好像依然不是很明朗,好吧,表达能力差的孩纸真是伤不起啊,只能用些实例来补救了…

之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少.一起学习记录一下. 主要参考的博文:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 侵删! 先讲softmax. softmax是一个全连接层,功能是将卷积神经网络计算后的多个神经元输出,映射到(0,1)区间,给出每种分类的概率情…