关于softmax稳定性问题

因为softmax中指数函数,很容易超出计算机表达的最大值,所以采用分子分母同时乘N的方法,N一般为最大值.…

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 &&龙心尘时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 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(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

Softmax 损失-梯度计算

本文介绍Softmax运算.Softmax损失函数及其反向传播梯度计算, 内容上承接前两篇博文损失函数 & 手推反向传播公式. Softmax 梯度设有K类, 那么期望标签y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax层的输出为\([a_1,a_2,...,a_j,...a_K]^T\), 其中第j类的softmax输出为: \[ \begin{align} a_{j} &= \frac{\exp(z_{j})}{\sum_{k=1}^K…

【转载】softmax的性质及其实现

原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000010039529?utm_source=tag-newest softmax函数将任意n维的实值向量转换为取值范围在(0,1)之间的n维实值向量,并且总和为1. 例如:向量softmax([1.0, 2.0, 3.0]) ------> [0.09003057, 0.24472847, 0.66524096] 性质: 因为softmax是单调递增函数,因此不改变原始数据的大小顺序. 将原始输入映射到(0,1)区间,并…

DL基础补全计划(二)---Softmax回归及示例（Pytorch，交叉熵损失）

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a…

DBImport V3.7版本发布及软件稳定性（自动退出问题）解决过程分享

DBImport V3.7介绍: 1:先上图,再介绍亮点功能: 主要的升级功能为: 1:增加(Truncate Table)清表再插入功能: 清掉再插,可以保证两个库的数据一致,自己很喜欢这个功能. 2:信息栏增加红色部分: 黑色的信息太多,有时候错误信息被淹陌,分拆出来单独红色块标识错误信息,清晰一些. 3:增加保存所有的配置及配置还原: 之前只保存数据库链接的配置,为了第4点,包起了所有的配置,包括表名等. 4:增加自启动参数,用于定时功能的开机启动: 自启动参数为 - true 或 - 1…