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softmax(动手学深度学习）
softmax模型全编程 导入模块： import torchimport torchvisionimport numpy as npimport syssys.path.append("/home/kesci/input")import d2lzh1981 as d2l 获取训练集数据和测试集数据： ...
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动手学习深度学习1
因此，Gluon 提供了一个包括 softmax 运算和交叉熵损失计算的函数。它的数值稳定性更好。loss=gloss.SoftmaxCrossEntropyLoss()#优化算法 用学习率为 0.1 的小批量随机梯度下降作为优化算法...
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探索深度学习的softmax变种：softmax
探索深度学习的softmax变种：softmax_variants 项目地址:https://gitcode.com/YirongMao/softmax_variants 项目介绍 softmax_variants 是一个由PyTorch 0.3.1实现的开源项目，它提供了多种改进...
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深度学习softmax与多层感知机分类模型
softmax 简单的分类问题 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 x 1,x 2,x 3,x 4 x_1,x_2,x_3,x_4 x 1,x 2,x 3,x 4。真实标签为狗、猫或者鸡...
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动手学深度学习8
softmax的输出层是一个全连接层，所以我们使用一个线性模块就可以，因为前面我们数据返回的每个batch的样本X的形状为(batch_size,1,28,28)，我们先用view()将X转化为(batch_size,784)才送入全...
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动手学深度学习v2
softmax回归的输出层是一个全连接层。因此，为了实现我们的模型，我们只需在 Sequential 中添加一个带有10个输出的全连接层。同样，在这里 Sequential 并不是必要的，但它是实现深度模型的基础...
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深度学习——softmax回归，pytorch实现
softmax回归跟线性回归一样将输入特征与权重做线性叠加。与线性回归的一个主要不同在于，softmax回归的输出值个数等于标签里的类别数。假设有4种特征和3种输出动物类别，则有 softmax回归同线性...
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深度学习：剖根问底之softmax和logistics的Loss
2：softmax和logistics的Loss交叉熵计算的是两个向量的距离，值越小，越相近；Logistics Loss：softmax Loss:logistics是二分类的loss计算方式，softmaxLoss是one-shot的计算方式，除了一个标签...
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从0开始深度学习（10）——softmax的简洁实现
同样的，本章将使用torch自带的API简洁的实现softmax回归 1 读取数据 使用自带的 DataLoader import torch from torch import nn,optim import torchvision from torch.utils import data from ...
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深度学习基础(一）:sigmoid/softmax/cross Entropy
其中tanh、relu、以及leaky relu激活函数相比sigmoid和softmax不适用与分类，其主要的作用以及差别见链接-待 这里主要来介绍sigmoid和softmax激活函数，而sigmoid主要用于二分类，softmax激活...
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