本文内容：nn.init 中各种初始化函数Xavier 初始化He 初始化torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init
1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)
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2024-10-29 18:00:14
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# 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_
原创
2024-09-01 04:02:32
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# PyTorch中softmax函数的导数实现
作为一名经验丰富的开发者，你需要指导一位刚入行的小白如何实现PyTorch中softmax函数的导数。在本文中，我将向你展示整个实现流程，并详细解释每个步骤的代码和注释。
## 实现流程
下面是我们实现PyTorch中softmax函数的导数的步骤的总结。我们将使用PyTorch的自动微分功能来计算导数。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-01-24 05:52:09
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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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# 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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在神经网络中，隐藏层和输出层节点总是需要一个可微的激活函数，那么激活函数有什么作用呢？又有哪些常见的激活函数呢？目录一、激活函数的作用[1]（一）二分类问题（二）激活函数二、激活函数（一）sigmoid函数（二）tanh函数（三）ReLU函数一、激活函数的作用[1]（一）二分类问题我们首先来看一个很常见的区分正方形与圆形的二分类问题（图1 ）： 图1：二分类问题 使用不含激活函数的单隐藏层神
公式Softmax(xi)=exp(xi)∑jexp(xj){Softmax}(x_{i}) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}Softmax(xi)=∑jexp(xj)exp(xi)结果一致从源码上来看，torch.nn.functional.F.s
原创
2022-06-04 01:14:16
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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
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2024-07-09 04:46:21
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# 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
原创
2024-07-11 06:00:02
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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
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2024-06-27 11:14:34
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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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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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大话深度学习（三）：损失函数 文章目录大话深度学习（三）：损失函数损失函数交叉熵损失函数L1损失函数和L2损失函数 损失函数为了解决分类问题或者回归问题，我们通常会定义一个损失函数来描述对问题的求解精度（用数学的方法描述预测答案和真实答案之间的距离）。损失函数越小，就代表所建立的模型越好。交叉熵损失函数在深度学习领域，交叉熵主要刻画两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用比较广的一种损失函数。P，
根据教材自己操作了一遍，记录一下自己的学习过程一、数据集介绍FashionMNIST为服饰分类数据集，其包含的类别共有10种，数据集大小约为80M。1.1 数据的获取可以使用Pytorch提供的torchvision包，它主要由以下几部分构成：torchvision.datasets：包含加载数据的函数以及常用的数据集接口，如CIFAR10、MNIST、ImagNet等torchvision.mo
了解不同优化器SGD随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批(batch) 数掘进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度.因为现在深度学习的数据量都特别大， 所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的，这样会导致运算时间特别长，同时每次都计 算全部的梯度还失去了一些随机性， 容易陷入局部误差，所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正最小的方向.但是这样反而容易跳出局部极小点。Mom
在这篇博文中，我想来聊一聊如何在 PyTorch 框架中有效地应用 Softmax 函数。Softmax 是一个常用于多分类模型的输出层，它可以将任意实数转化为一个概率分布，这对许多机器学习任务，尤其是分类任务来说至关重要。
### 问题背景
在使用神经网络进行多分类任务时，Softmax 函数的正确应用非常重要。它不仅影响模型的预测准确性，还对模型的训练稳定性和收敛速度有着显著影响。因此，理
和之前的逻辑回归类似，针对上篇的Fashion Mnist数据集进行处理； 详细的数学推导这里不给出，直接给出代码； 如果采用自定义方式搭建网络方式： import torch import torchvision import t...
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2021-04-12 21:45:27
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其实整个推导，上面这个图片已经介绍得十分清楚了，但是仍有很多小步骤被省略掉了，我会补上详细的softmax求导的过程： (1)softmax函数
\quad
首先再来明确一下softmax函数，一般softmax函数是用来做分类任务的输出层。softmax的形式为:
原创
2022-04-19 10:11:15
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