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

PyTorch provides 2 kinds of Softmax class. The one is applying softmax along a certain dimension. The other is do softmax on a spatial matrix sized in B, C, H, W. But it seems like some problems existing in Softmax2d. : (

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

nn.Module vs nn.functional 前者会保存权重等信息,后者只是做运算 parameters() 返回可训练参数 nn.ModuleList vs. nn.ParameterList vs. nn.Sequential layer_list = [nn.Conv2d(5,5,3), nn.BatchNorm2d(5), nn.Linear(5,2)] class myNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__()

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!

(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

下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类. Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 sel

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

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 什么是eager模式 2 TF1.0 vs TF2.0 3 获取导数/梯度 4 获取高阶导数 之前讲解了如何构建数据集,如何创建TFREC文件,如何构建模型,如何存储模型.这一篇文章主要讲解,TF2中提出的一个eager模式,这个模式大大简化了TF的复杂程度. 1 什么是

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广. Logistic Regression只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softmax

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm

在前边几期的文章中,笔者已经用TensorFlow进行的一些基础性的探索工作,想必大家对TensorFlow框架也是非常的好奇,本着发扬雷锋精神,笔者将详细的阐述TensorFlow框架的基本用法,并尽力做到通俗易懂,对得起读者花费的时间. 行文目录 本文从以下三个方面,展开对TensorFlow的剖析: TensorFlow框架概述 TensorFlow基本操作 TensorBoard使用 TensorFlow框架概述 2015年11月9日,为加速深度学习的发展,Google发布了深度学习框架

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro

本文试图描述构建一个网络结构的layers,可以用prototxt脚本直接写,也可以用python接口实现. 最简单的神经网络包含但不限于以下四部分: 数据层(Data): Data.ImageData 激活层(Activation): sigmoid.tanh.relu 视觉层(vision) :Convolution.Pooling. Local Response Normalization (LRN). im2col 输出层(output): softmax_loss.Inner Prod

一.数据层及参数 要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类: (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边

借鉴自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html 本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logisti

1.激活函数 激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络.神经网络之所以能解决非线性问题(如语音.图像识别),本质上就是激活函数加入了非线性因素,弥补了线性模型的表达力,把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层. 因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的.那么激活函数在 TensorFlow 中是如何表达的呢? 激活函数不会更改输入数据的维度,也就是输入和输出的维

常用的Region Proposal Selective Search Edge Boxes Softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的,softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广.Logistic Regression只能用于二分类,而Softmax可以用于多分类,softmax和softmax-loss的区别: Softmax计算公式: 而Softmax-loss的计算