环境：windows系统+visual studio MSVC编译环境+python3.7. （注意：windows系统下要用MSVC编译成动态库dll，用qt中的MinGW编译出来的动态库调用报错，具体原因不明。如果使用MSVC编译器，就需要调用的第三方opencv库也是MSVC编译的才行。博主测试过，在网上下载的window系统下的opencv.exe文件是用MSVC编译，可以直接拿来用。在调
## 实现Python中的Softmax函数
### 引言
在机器学习中，Softmax函数常用于多类别分类问题的输出层。它将一组实数转换为表示概率分布的向量。本文将介绍如何在Python中实现Softmax函数。
### 流程概述
下面是实现Python中Softmax函数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 计算指数函数的和 |
| 2 | 计算每
原创
2023-09-14 03:22:06
182阅读
# 如何解决python softmax溢出的问题
## 概述
在深度学习中，Softmax函数通常用于将模型的输出转化为概率分布。然而，在实际应用中，由于指数函数的特性，可能会导致数值溢出的问题。本文将介绍如何解决Python中Softmax函数溢出的方法。
## 解决方法
为了解决Softmax函数溢出的问题，我们可以采用以下方法：
### 方法一：使用稳定的Softmax实现
我们可以
# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tfimport numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂
原创
2023-01-13 09:06:58
201阅读
## Python实现Softmax函数
### 简介
Softmax函数是一种常用的多分类器激活函数，它能够将一个K维的向量映射到一个概率分布上，常用于神经网络中输出层的计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python来实现Softmax函数。
### 实现步骤
下面是实现Softmax函数的步骤及相应代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|-------
# Python Softmax导数科普
在机器学习领域中，Softmax函数常被用于多类别分类问题中，它可以将一组任意实数转化为一组概率值。当我们需要对Softmax函数进行优化或者进行反向传播时，就需要求解其导数。本文将介绍Softmax函数的导数推导过程，并提供Python代码示例进行演示。
## Softmax函数简介
Softmax函数是一种常用的激活函数，它将任意实数转化为概率分
# Python Numpy Softmax实现流程
## 简介
在解决机器学习领域的问题时，Softmax函数是一种常用的激活函数，特别适用于多类别分类任务。在Python中，我们可以使用Numpy库来实现Softmax函数，Numpy是一个功能强大的数值计算库，提供了许多高效的数学函数和操作。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python和Numpy库来实现Softmax函数。我会提供一个
# 实现Python包softmax的步骤
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现softmax函数的包。softmax函数是一种常用的激活函数，常用于多分类问题中。我将逐步指导你完成这个任务，并提供相应的代码和解释。
## 步骤概览
下面是实现Python包softmax的步骤概览，我们将一步步进行。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
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2021-11-30 10:57:13
938阅读
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝
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2022-11-29 20:26:13
431阅读
Python实现softmax函数：PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去
原创
2022-08-24 17:14:27
1161阅读
## Python中的Softmax函数及其应用
在机器学习与深度学习中，Softmax函数是一种常用的激活函数之一，它常被用来将一个实数向量转化为概率分布。本文将介绍Python中的Softmax函数及其应用，并提供代码示例。
### Softmax函数介绍
Softmax函数是一种将实数向量映射为概率分布的函数。给定一个实数向量$\mathbf{z} = [z_1, z_2, ...,
原创
2023-09-10 03:42:47
117阅读
前言想写这篇文章的原因是最近碰见了一个比较棘手的事情，如果想把一个目标检测模型及其相关的后处理移到嵌入式设备上，不能用c++的opencv库，也就不能用cv2.dnn.nms这个函数来进行nms的后处理，需要用c实现，那就必须了解nms的过程并手写一个c的nms，于是我去网上找了softnms的python源码尝试解读，其实softnms和nms的区别无非在nms时每个框的分数乘的权重不同，所以这
条件熵 使$P(y|x)$熵最大，这么求？ $H^{(A)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(1)}|x)\log P(y_i^{(1)}|x)$ $H^{(B)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(2)}|x)\log P(y_i^{(2)}|x)$ 条件熵:=$H(Y|X)=- ...
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2021-10-22 14:02:00
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又搬了个蒸馏相关~~ 神经网络中的蒸馏技术“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“ —— Andrej Karpathy我
1.2 Softmax 回归（Softmax regression） 有一种 logistic回归的一般形式，叫做 Softmax 回归，能让你在试图识别某一分类时做出预测，或者说是多种分类中的一个.假设你不单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，我把猫加做类 1，狗为类 2，小鸡是类 3，如果不属于 ...
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2021-07-27 20:19:00
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softmax的主要工作就是将预测出来的结果，用概率来表示，并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负，那为什么有负数呢？ 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步： 1、将所有的负数变为正数，并不能改变与原正数的相对大小 $y = e^x$指数函数恰好能满足这个 ...
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2021-09-24 18:54:00
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最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快
原创
2022-02-23 16:21:08
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Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 So ...
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2021-10-13 16:24:00
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## Python中的Sigmoid函数和Softmax
在深度学习中，激活函数是神经网络中非常重要的组成部分。其中，Sigmoid函数和Softmax函数是两个常用的激活函数。本文将为您介绍Python中如何实现Sigmoid函数和Softmax函数，并给出相应的代码示例。
### Sigmoid函数
Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其数学表达式为：
$$
\sigma(x) =
