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Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用詳解_python_腳本之家

這篇文章主要介紹了Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教一、函數(shù)解釋 1.Softmax函數(shù)常用的用法是指定參數(shù)dim就可以: (1)dim=0:對每一列的所有元素進行softmax運算,并使得每一列所有元素和為1。 (2)dim=1:對每一行的所有元
www.dbjr.com.cn/article/2142...htm 2025-6-7

pytorch 實現(xiàn)二分類交叉熵逆樣本頻率權重_python_腳本之家

在Pytorch中的交叉熵函數(shù)的血淚史要從nn.CrossEntropyLoss()這個損失函數(shù)開始講起。 從表面意義上看,這個函數(shù)好像是普通的交叉熵函數(shù),但是如果你看過一些Pytorch的資料,會告訴你這個函數(shù)其實是softmax()和交叉熵的結合體。 然而如果去官方看這個函數(shù)的定義你會發(fā)現(xiàn)是這樣子的: 哇,竟然是nn.LogSoftmax()和nn.NLLL...
www.dbjr.com.cn/article/2130...htm 2025-6-7

TensorFlow實現(xiàn)Softmax回歸模型_python_腳本之家

首先創(chuàng)建一個Placeholder,即輸入張量數(shù)據(jù)的地方,第一個參數(shù)是數(shù)據(jù)類型dtype,第二個參數(shù)是tensor的形狀shape.接下來創(chuàng)建SoftmaxRegression模型中的weights(W)和biases(b)的Variable對象,不同于存儲數(shù)據(jù)的tensor一旦使用掉就會消失,Variable在模型訓練迭代中是持久存在的,并且在每輪迭代中被更新Variable初始化可以是常量或隨機...
www.dbjr.com.cn/article/1361...htm 2025-5-17

TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法_python...

第一步是先對網(wǎng)絡最后一層的輸出做一個softmax,這一步通常是求取輸出屬于某一類的概率,對于單樣本而言,輸出就是一個num_classes大小的向量([Y1,Y2,Y3...]其中Y1,Y2,Y3...分別代表了是屬于該類的概率) softmax的公式是: 至于為什么是用的這個公式?這里不介紹了,涉及到比較多的理論證明 第二步是softmax...
www.dbjr.com.cn/article/1850...htm 2025-5-31

淺談keras中的目標函數(shù)和優(yōu)化函數(shù)MSE用法_python_腳本之家

model.add(Activation('softmax')) sgd=SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd) 補充知識:(Keras)——keras 損失函數(shù)與評價指標詳解 1、目標函數(shù) (1)mean_squared_error / mse 均方誤差,常用的目標函數(shù),公式為((y_pred-y_true...
www.dbjr.com.cn/article/1884...htm 2025-6-7

PyTorch: Softmax多分類實戰(zhàn)操作_python_腳本之家

return F.log_softmax(self.l5(x), dim=1) #return self.l5(x) model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) def train(epoch): # 每次輸入barch_idx個數(shù)據(jù) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = Variable(data), Vari...
www.dbjr.com.cn/article/1902...htm 2025-6-6

Pytorch模型定義與深度學習自查手冊_python_腳本之家

return np.log(1+np.exp(beta*x))/beta torch.nn.Softshrink(lambd=0.5) λ的值默認設置為0.5 1 2 3 4 def Softshrink(x,lambd=0.5): if x>lambd:return x-lambd elif x<-lambd:return x+lambd else:return 0 nn.Softmax 1 2 3 m = nn.Softmax(dim=1) input = torch.randn(2, 3) ...
www.dbjr.com.cn/article/2502...htm 2025-5-25

softmax及python實現(xiàn)過程解析_python_腳本之家

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個表達的形式 經(jīng)典的交叉熵形式:L=-sum(y_right * log(y_pred)), 具體 簡單版本是: L = -Log(y_pred),具體 這兩個版本在求導過程有點不同,但是結果都是一樣的,同時損失表達的意思也是相同的,因為在第一種表達形式中,當y不是 正確分類...
www.dbjr.com.cn/article/1711...htm 2025-5-20

pyTorch深度學習softmax實現(xiàn)解析_python_腳本之家

i表示label對應的種類,pi為真實種類的預測概率,log是以e為底的對數(shù) 這里gather函數(shù)的作用,就是在predict上取到對應label的概率值,注意負號不能丟,pytorch中的cross_entropy對輸入先進行一次softmax操作,以保證輸入都是正的。 模型的實現(xiàn) 1 2 3 4 5 6 def net(samples,w,b): samples = samples.flatten(start...
www.dbjr.com.cn/article/2244...htm 2025-6-9

python編寫softmax函數(shù)、交叉熵函數(shù)實例_python_腳本之家

def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return resultpython編寫交叉熵公式:1 2 3 4 5 6 import numpy as np def cross_entropy(Y, P): Y = np.float_(Y) P = np.float_(P) return -np.sum(Y * ...
www.dbjr.com.cn/article/1885...htm 2025-5-25