归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在，b
Pytorch中分类loss总结近期在学习pytorch时，发现分类算法在输出时不写激活层如softmax激活/sigmoid激活。并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外，还有logsoftmax/logsigmoid。以及torch的loss函数会把激活和损失计算都整合到一起计算，给的解释是为了获得更好的数值稳定性。为了弄清这一切，进行了以下探索。并将自己涉及的相关
在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中
原创
2022-01-18 09:51:01
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在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中，我们就来开始动手实现一下Softmax回归，并且最后要完成利用Softmax模型对Fashion MINIST进行分类的任务。在开
原创
2021-12-28 16:00:38
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以下内容参考：王正海《基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类》SVM本身是应用于二分类的，所以在处理多分类并且想应用SVM有必要进行改进1、SVM直接进行多分类SVM如果直接在目标函数上进行修改的话，就是将多个分类面的参数合并到一个最优化问题上，显然难度太大。 但是对于lr的话，可以直接拓展为softmax多分类。2、SVM多分类间接实现常见的方法有两种 one vs one and one vs
在上一篇文章中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助
原创
2021-12-28 16:00:56
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在上一篇文章中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框nn.Linear()来实现一个简洁版的Softmax回归。1 交叉熵损失函数在前一篇文章中，我们首先分别自己实现了softmax和交叉熵的操作；然后再将两者结合
原创
2022-01-18 09:55:02
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# 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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一. torch.stack（）函数解析1. 函数说明：1.1 官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2 函数功能沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，stack 函数返回的结果会新增一个维度。也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度上面进行堆叠。1.3 参数列表tensors
Pytorch已经提供了MNIST数据集，只要调用datasets.MNIST()下载即可，这里要注意的是标准化（Normalization）：transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))标准化（Normalization）和基于决策树的机器学习模型，如RF、xgboost等不同的是，神经网络特别钟爱经过标准化处理后的数据。标准化处理指的是，data减去它的
# 实现"pytorch softmax dim"的步骤
## 1. 确定要进行softmax的维度
首先，我们需要确定在哪个维度上进行softmax操作，通常是在tensor的某一个维度上进行softmax计算。比如在一个(batch_size, num_classes)的tensor上，我们通常会在num_classes这个维度上进行softmax操作。
## 2. 使用PyTorch进行
# PyTorch中的Softmax函数：简单易懂的指南
在深度学习领域，激活函数扮演着重要的角色。其中，Softmax函数是分类问题中常用的一种激活函数。本文将深入探讨PyTorch中的Softmax函数，包括其原理、应用场景和代码示例。
## Softmax函数的原理
Softmax函数的主要作用是将一个向量中的元素转换为概率分布。给定一个向量$\mathbf{z} = [z_1, z_
softmax和分类模型 内容包含： 1. softmax回归的基本概念 2. 如何获取Fashion MNIST数据集和读取数据 3. softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 4. 使用pytorch重新实现softmax回归模型
原创
2021-08-06 09:44:21
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sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。
softmax与多分类 一、总结 一句话总结： sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。 1、softmax 函数 定义？ A、Si=e^(Vi)/(Σe^(Vj)) B、也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和，取指数是为了使差别更大。 C、于是该数组的每
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2020-07-24 04:54:00
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softmax的基本概念分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4x_1, x_2, x_3, x_4x1,x2,x3,x4。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1,y2,y3。我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3...
原创
2021-06-01 16:44:54
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pytorch 全链接网络实现 手写MNIST数据集识别 附带保存图像mnist数据集图像大小 1* 28 * 28 首先我们确定网络结构： 第一层：784 * 256 + BN层 + RELU激活 第二层：256 * 128 + BN层 + RELU激活 第三层：128* 10 784也就是把28*28，可以理解为把图像数据size为一排输入网络，中间层的256 与128 的设置看情况，最好设置
1 简介随着科学技术的不断更新发展,人们在工作生活中越来越依赖计算机.人们希望把传统手写办公和计算机办公有机结合起来.为解决这一问题,手写数字识别为大家提供了一个新方向.高精确度和高效率办公与学习是人们日常工作生活中孜孜不倦追求的目标.随着网络信息技术的不断发展,深度学习逐渐被大家熟悉及利用,其中卷积神经网络在一系列计算机领域中取得了突破性进展.然而,手写数字识别由于其自身特点和复杂性,无论在技术
原创
2021-12-25 00:43:07
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Pytorch 实现 Softmax 回归本方法参考自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目一般步骤构建数据集和以 batch 为单位的数据读取 构建模型及其初始化、损失函数、下降方法 训练网络及评估方法一：造轮子法从零搭建 Softmax 回归有三个关键点Softmax 方法实现 交叉熵函数实现 精度评估实现Softmax 方法实现def softmax(x): x_exp = x.exp() # m * n partition = x_
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2021-09-14 09:33:27
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softmax是非线性激活函数的一种。它将神经元的输出变换到(0,1)的区间内。 需要注意的是对应的是分子中的指数项，而与分母是无关的。 下面对进行求导, 这里分为两种情况。 j==i 另一种情况是 j!=i 就是要注意对求导时，S的分子的指数项哪一项，刚好是还是别的项，这将直接影响求导的最终结果。 ...
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2021-08-11 13:09:00
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