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
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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
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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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1简介softmax逻辑回归模型是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y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。2softmax回归过程2.1线性处理描述：大小是，大小是。其中n是输入个数，m是分类个数。这里的是经过onehot编码后的分类标签。2.2softmax函数这是最原
原创
2021-03-25 12:09:41
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Softmax回归Reference：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regressionhttp://deeplearning.net/tutorial/logreg.html起源：Logistic的二类分类Softmax回归是Lo...
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2015-06-19 19:22:00
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softmax杂谈 在多分类问题中，我们可以使用 softmax 函数，对输出的值归一化为概率值。下面举个例子： import sys sys.path.append("E:/zlab/") from plotnet import plot_net, DynamicShow num_node_lis
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2020-03-26 23:52:00
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在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量 “压缩”到另一个K维实向量 中，使得每一个元素的范围都在 之间，并且所有元素的和为1。 该函数的形式通常按下面的式子给出：
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2018-10-08 15:05:00
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这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！一、softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax
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2021-04-18 21:09:00
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softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,
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2020-09-08 09:08:00
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前面我们学习了线性回归，线性回归主要用于对于问题的预测，输出一个结果值，但问题往往不止这一种，我们每天也在处理很多分类的问题，要的结果是哪一种。所以本节学习softmax回归模型分类问题对于分类问题，我们要的结果是输出一个类别统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hot encoding）。 独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。 类别对应的分量设置为1，其他所
原创
2023-07-25 09:27:32
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Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转
那为什么随机部分要用gumbel分布而不是常见的高斯分布呢? 这是因为gumbel分布是专门用来建模从其他分布 (比如高斯分布) 采样出来的
# PyTorch中的Softmax函数
## 简介
在深度学习中，Softmax函数是一个常用的激活函数，用于将输入转换为概率分布。它通常在多分类问题中用于输出层。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了一个方便的Softmax函数实现。本文将介绍Softmax函数的数学原理，并提供PyTorch中如何使用Softmax函数的代码示例。
## Softmax函数的数学原理
Soft
原创
2023-09-02 03:56:43
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请注意，与标准 Softmax 类似，如果需要处理多个样本的情况，可以将输入张量的第一维设置为样本数量，然后在 softmax() 函数中指定 dim 参数为 1。这将对每个样本进行独立的 Negative Softmax 转换，并返回一个大小为 (batch_size, n) 的张量，其中每一行都是对应样本的概率分布。接下来，我们使用 PyTorch 中的 torch.nn.functional.softmax() 函数和 - 运算符来将其转换为 Negative Softmax，即 -x/tau。
原创
2023-04-19 17:24:13
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一、前言 1、softmax回归不是回归问题，而是分类问题 2、分类问题：对离散值的预测。 3、分类问题通常有多个输出，输出 i 预测为第 i 类的置信度 二、网络结构 1、为了估计所有可能类别的条件概率，我们需要一个有多个输出的模型，每个类别对应一个输出 2、在我们的例子中，由于我们有4个特征和3 ...
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2021-07-27 09:18:00
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