欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

softmax及python實(shí)現(xiàn)過程解析

 更新時(shí)間:2019年09月30日 08:42:50   作者:沙克的世界  
這篇文章主要介紹了softmax及python實(shí)現(xiàn)過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

相對(duì)于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知器,softmax巧妙低使用簡(jiǎn)單的方法來實(shí)現(xiàn)多分類問題。

  • 功能上,完成從N維向量到M維向量的映射
  • 輸出的結(jié)果范圍是[0, 1],對(duì)于一個(gè)sample的結(jié)果所有輸出總和等于1
  • 輸出結(jié)果,可以隱含地表達(dá)該類別的概率

softmax的損失函數(shù)是采用了多分類問題中常見的交叉熵,注意經(jīng)常有2個(gè)表達(dá)的形式

  • 經(jīng)典的交叉熵形式:L=-sum(y_right * log(y_pred)), 具體
  • 簡(jiǎn)單版本是: L = -Log(y_pred),具體

這兩個(gè)版本在求導(dǎo)過程有點(diǎn)不同,但是結(jié)果都是一樣的,同時(shí)損失表達(dá)的意思也是相同的,因?yàn)樵诘谝环N表達(dá)形式中,當(dāng)y不是

正確分類時(shí),y_right等于0,當(dāng)y是正確分類時(shí),y_right等于1。

下面基于mnist數(shù)據(jù)做了一個(gè)多分類的實(shí)驗(yàn),整體能達(dá)到85%的精度。

'''
softmax classifier for mnist 

created on 2019.9.28
author: vince
'''
import math
import logging
import numpy 
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets
from sklearn.metrics import accuracy_score

def loss_max_right_class_prob(predictions, y):
	return -predictions[numpy.argmax(y)];

def loss_cross_entropy(predictions, y):
	return -numpy.dot(y, numpy.log(predictions));
	
'''
Softmax classifier
linear classifier 
'''
class Softmax:

	def __init__(self, iter_num = 100000, batch_size = 1):
		self.__iter_num = iter_num;
		self.__batch_size = batch_size;
	
	def train(self, train_X, train_Y):
		X = numpy.c_[train_X, numpy.ones(train_X.shape[0])];
		Y = numpy.copy(train_Y);

		self.L = [];

		#initialize parameters
		self.__weight = numpy.random.rand(X.shape[1], 10) * 2 - 1.0;
		self.__step_len = 1e-3; 

		logging.info("weight:%s" % (self.__weight));

		for iter_index in range(self.__iter_num):
			if iter_index % 1000 == 0:
				logging.info("-----iter:%s-----" % (iter_index));
			if iter_index % 100 == 0:
				l = 0;
				for i in range(0, len(X), 100):
					predictions = self.forward_pass(X[i]);
					#l += loss_max_right_class_prob(predictions, Y[i]); 
					l += loss_cross_entropy(predictions, Y[i]); 
				l /= len(X);
				self.L.append(l);

			sample_index = random.randint(0, len(X) - 1);
			logging.debug("-----select sample %s-----" % (sample_index));

			z = numpy.dot(X[sample_index], self.__weight);
			z = z - numpy.max(z);
			predictions = numpy.exp(z) / numpy.sum(numpy.exp(z));
			dw = self.__step_len * X[sample_index].reshape(-1, 1).dot((predictions - Y[sample_index]).reshape(1, -1));
#			dw = self.__step_len * X[sample_index].reshape(-1, 1).dot(predictions.reshape(1, -1)); 
#			dw[range(X.shape[1]), numpy.argmax(Y[sample_index])] -= X[sample_index] * self.__step_len;

			self.__weight -= dw;

			logging.debug("weight:%s" % (self.__weight));
			logging.debug("loss:%s" % (l));
		logging.info("weight:%s" % (self.__weight));
		logging.info("L:%s" % (self.L));
	
	def forward_pass(self, x):
		net = numpy.dot(x, self.__weight);
		net = net - numpy.max(net);
		net = numpy.exp(net) / numpy.sum(numpy.exp(net)); 
		return net;

	def predict(self, x):
		x = numpy.append(x, 1.0);
		return self.forward_pass(x);


def main():
	logging.basicConfig(level = logging.INFO,
			format = '%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
			datefmt = '%a, %d %b %Y %H:%M:%S');
			
	logging.info("trainning begin.");

	mnist = read_data_sets('../data/MNIST',one_hot=True)  # MNIST_data指的是存放數(shù)據(jù)的文件夾路徑,one_hot=True 為采用one_hot的編碼方式編碼標(biāo)簽

	#load data
	train_X = mnist.train.images        #訓(xùn)練集樣本
	validation_X = mnist.validation.images   #驗(yàn)證集樣本
	test_X = mnist.test.images         #測(cè)試集樣本
	#labels
	train_Y = mnist.train.labels        #訓(xùn)練集標(biāo)簽
	validation_Y = mnist.validation.labels   #驗(yàn)證集標(biāo)簽
	test_Y = mnist.test.labels         #測(cè)試集標(biāo)簽

	classifier = Softmax();
	classifier.train(train_X, train_Y);

	logging.info("trainning end. predict begin.");

	test_predict = numpy.array([]);
	test_right = numpy.array([]);
	for i in range(len(test_X)):
		predict_label = numpy.argmax(classifier.predict(test_X[i]));
		test_predict = numpy.append(test_predict, predict_label);
		right_label = numpy.argmax(test_Y[i]);
		test_right = numpy.append(test_right, right_label);

	logging.info("right:%s, predict:%s" % (test_right, test_predict));
	score = accuracy_score(test_right, test_predict);
	logging.info("The accruacy score is: %s "% (str(score)));


	plt.plot(classifier.L)
	plt.show();

if __name__ == "__main__":
	main();

損失函數(shù)收斂情況

Sun, 29 Sep 2019 18:08:08 softmax.py[line:104] INFO trainning end. predict begin.
Sun, 29 Sep 2019 18:08:08 softmax.py[line:114] INFO right:[7. 2. 1. ... 4. 5. 6.], predict:[7. 2. 1. ... 4. 8. 6.]
Sun, 29 Sep 2019 18:08:08 softmax.py[line:116] INFO The accruacy score is: 0.8486 

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • python sorted方法和列表使用解析

    python sorted方法和列表使用解析

    這篇文章主要介紹了python sorted方法和列表使用解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2019-11-11
  • 使用Python制作一個(gè)備忘錄工具

    使用Python制作一個(gè)備忘錄工具

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python開發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單而功能強(qiáng)大的備忘錄應(yīng)用,以及提供詳細(xì)的示例代碼,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下
    2023-12-12
  • Python實(shí)現(xiàn)的微信好友數(shù)據(jù)分析功能示例

    Python實(shí)現(xiàn)的微信好友數(shù)據(jù)分析功能示例

    這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)的微信好友數(shù)據(jù)分析功能,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python使用itchat、pandas、pyecharts等模塊針對(duì)微信好友數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與計(jì)算相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下
    2018-06-06
  • 時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的數(shù)據(jù)滑窗操作實(shí)例(python實(shí)現(xiàn))

    時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的數(shù)據(jù)滑窗操作實(shí)例(python實(shí)現(xiàn))

    滑動(dòng)窗口操作非常普遍,非常有用,它們也很容易在Python中實(shí)現(xiàn),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的數(shù)據(jù)滑窗操作python實(shí)現(xiàn)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
    2022-03-03
  • python獲取交互式ssh shell的方法

    python獲取交互式ssh shell的方法

    今天小編就為大家分享一篇python獲取交互式ssh shell的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2019-02-02
  • OpenCV 模板匹配

    OpenCV 模板匹配

    這篇文章主要介紹了OpenCV 模板匹配功能,本文給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2019-07-07
  • 基于python select.select模塊通信的實(shí)例講解

    基于python select.select模塊通信的實(shí)例講解

    下面小編就為大家?guī)硪黄趐ython select.select模塊通信的實(shí)例講解。小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧
    2017-09-09
  • Pycharm2020.1安裝中文語言插件的詳細(xì)教程(不需要漢化)

    Pycharm2020.1安裝中文語言插件的詳細(xì)教程(不需要漢化)

    這篇文章主要介紹了Pycharm2020.1安裝中文語言插件的詳細(xì)教程,不需要漢化,本文給大家分享三種方法,在這小編推薦使用方法二,具體內(nèi)容詳情大家跟隨小編一起看看吧
    2020-08-08
  • 超實(shí)用的 30 段 Python 案例

    超實(shí)用的 30 段 Python 案例

    Python是目前最流行的語言之一,它在數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、web開發(fā)、腳本編寫、自動(dòng)化方面被許多人廣泛使用。這篇文章主要介紹了超實(shí)用的 30 段 Python 案例,需要的朋友可以參考下
    2019-10-10
  • Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)從圖像中獲取多個(gè)patch

    Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)從圖像中獲取多個(gè)patch

    經(jīng)常有一些圖像任務(wù)需要從一張大圖中截取固定大小的patch來進(jìn)行訓(xùn)練。本文就來和大家聊聊如何用Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)從圖像中獲取多個(gè)patch,感興趣的可以了解一下
    2022-08-08

最新評(píng)論