多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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本人也是小白一枚，主要是边学习边记录，打算把一些学到的算法整理一下，方便以后回顾。如果有不对的地方，希望大家指证，一起共同成长。目标：利用BP神经网络解决多分类问题 库：pyorch、numpy根据此问题，主要为四部分：数据集的读取，模型的搭建，训练，预测。一：数据集读取 前提采用txt文件存储数据，例如下图（形式：特征数据和种类数间均为以空格或TAB键分隔，每行表示一组数据，其中最后一个数表示种
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2023-09-08 18:35:23
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使用pytorch框架搭建一个图像分类模型通常包含以下步骤：1、数据加载DataSet,DataLoader，数据转换transforms2、构建模型、模型训练3、模型误差分析下面依次来看一下上述几个步骤的实现方法：一、数据加载、数据增强a)、有时候torchvision.transform中提供的数据转换方法不能满足项目需要，需要自定义数据转换方法进行数据增强，以下InvertTransform
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2023-06-30 18:36:49
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文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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多分类问题用SoftMax分类器 要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用
记：新闻分类问题时多分类问题，与电影评论分类很类似又有一些差别，电影评论只有两个分类，而新闻分类有46个分类，所以在空间维度上有所增加，多分类问题的损失函数与二分类问题选择不同，最后一层使用的激活函数不同，其他基本流程都是一样的。1、路透社数据集：包含许多短新闻及其对应的主题，是一个简单的，广泛使用的文本分类数据集，包含46个不同的主题，每个主题至少有10个样本，其中有8982个训练样本和2246
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2023-08-08 15:01:30
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在处理多分类问题的时候会用到一个叫做softmax的分类器，是用来将输出结果划归到[0,1]的，本讲将主要从softmax分类器入手来实现多分类问题。在前一章我们对糖尿病模型进行了二分类，二分类问题中只需要输出一个概率，另外的一个概率通过用1来减即可获得。但多分类需要输出多个概率。本次我们采用MNIST手写数字数据集，首先我们来看一下如果有十个分类那他们的输出该是什么样的。若有十个分类，那这10个
Demo9 :多分类问题来源：B站刘二大人 softmax的输入不需要做非线性变换。也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用：1.如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。2.所有类的概率求和为1。y的标签编码方式是one-hot编码：只有一位是1，其他位为0。(算法的输入仍为原始标签，只是经过算法后变成one-hot编码)多分类问
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2023-08-28 11:18:00
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基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
怎么用softMax解决多分类问题以及Pytorch实现 ？分类网络怎么设计？ 将分类网络设置成多个输
原创
2021-11-23 16:20:38
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目录Unet++网络Dense connectiondeep supervision模型复现Unet++数据集准备模型训练训练结果Unet++：《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》作者对Unet和Unet++的理解：研习U-Net 延续前文：语义分割系列2-Unet（pytorch实现）本
专栏目录： 本文 +pytorch快速入门与实战——一、知识准备（要素简介）pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展pytorch快速入门与实战——三、Unet实现pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试注意：教程模块间独立性较高，任何地方均可跳跃性阅读，别管是不同文章之间，还是文章的不同模块。 怎么开心怎么来。反正都是从“这都是啥”到”呵呵就这“ 部分列举的不详细是因为
代码# 定义网络
class Classifier_fashion(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer1 = nn.Linear(784,256)
def forward(self, x):
x = x.view(x.shape[0],-1)
x= F.log_softmax(self.
目录一、torch和torchvision1、torchvision.datasets2、torchvision.models3、torchvision.transforms4、torchvision.utils二、MNIST手写数字识别1、获取MNIST训练集和测试集2、数据装载3、数据预览4、构建卷积神经网络模型5、对模型进行训练和参数优化6、对训练模型进行保存和加载7、MNIST手写数字识别
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2023-09-08 19:01:38
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pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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续上文pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展的8.4章节 Unet实现1 前期准备1.1 torch安装1.2 数据集准备1.3 网络结构骨架1.4 数据分析、完善网络2.网络实现2.1 相关知识2.2 代码实现：2.2.1 初始化方法__init__()：2.2.2 参数回传方法forward()：2.2.3 语义分割实现流程2.2.4 整合！（网络完整代码） 1 前期准备1.
1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
新闻分类：多分类问题本次会构建一个网络，将路透社新闻划分为46个互斥的主题。因为有多个类别，这是多分类问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类的问题。路透社数据集reuters该数据集包含46个不同的主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都有至少10个样本。from
一、UNet代码链接二、开发环境Windows、cuda :10.2 、cudnn:7.6.5 pytorch1.6.0 python 3.7pytorch 以及对应的 torchvisiond 下载命令# CUDA 10.2 conda安装
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
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