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PyTorch中F.softmax的具體使用_python_腳本之家
F.softmax是PyTorch中用于計算Softmax函數(shù)的函數(shù),本文主要介紹了PyTorch中F.softmax的具體使用,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下+ 目錄 F.softmax 是PyTorch 中用于計算 Softmax 函數(shù) 的函數(shù),通常用于 多分類任務(wù) 的輸出層,用來將模型的原始輸出(稱為 logits)轉(zhuǎn)化為概率分布。 Softmax
www.dbjr.com.cn/python/341370b...htm 2025-5-22
pytorch機器學(xué)習(xí)softmax回歸的簡潔實現(xiàn)_python_腳本之家
net.apply(init_weights) 重新審視softmax的實現(xiàn) 在前面的例子中,我們計算了模型的輸出,然后將此輸出送入交叉熵?fù)p失。從數(shù)學(xué)上講,這是一件完全合理的事情。然而,從計算角度來看,指數(shù)可能會造成數(shù)值穩(wěn)定性的問題,包括上溢和下溢。 我們也希望保留傳統(tǒng)的softmax函數(shù),以備我們需要評估通過模型輸出的概率。但是,我們沒...
www.dbjr.com.cn/article/2250...htm 2025-6-5
關(guān)于tensorflow softmax函數(shù)用法解析_python_腳本之家
return_softmax(logits, gen_nn_ops.softmax, axis, name) softmax函數(shù)的返回結(jié)果和輸入的tensor有相同的shape,既然沒有改變tensor的形狀,那么softmax究竟對tensor做了什么? 答案就是softmax會以某一個軸的下標(biāo)為索引,對這一軸上其他維度的值進行 激活 + 歸一化處理。 一般來說,這個索引軸都是表示類別的那個維...
www.dbjr.com.cn/article/1897...htm 2025-6-4
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(xùn)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實現(xiàn)MLP多層感知機模型_python_腳本之家
在TensorFlow上實現(xiàn)的Softmax回歸模型對MNIST數(shù)據(jù)集取得了92%的正確率,現(xiàn)在我們給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加上一層隱含層,并使用減輕過擬合的Dropout、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的Adagrad以及解決梯度彌散問題激活函數(shù)ReLU。 首先,載入TensorFlow的并加載MNIST、數(shù)據(jù)集。指定輸入節(jié)點數(shù)in_units和隱含層節(jié)點數(shù)h1_units。初始化隱含層的全中W1和偏置b1,...
www.dbjr.com.cn/article/1361...htm 2025-6-8
人工智能學(xué)習(xí)Pytorch梯度下降優(yōu)化示例詳解_python_腳本之家
設(shè)輸入是a,通過了softmax輸出的是p 注意:當(dāng)i=j時,偏導(dǎo)是正的,i != j時,偏導(dǎo)是負(fù)的。 通過PyTorch實現(xiàn)方式如下: 三、鏈?zhǔn)椒▌t 1.單層感知機梯度 單層感知機其實就是只有一個節(jié)點,數(shù)據(jù)*權(quán)重,輸入這個節(jié)點,經(jīng)過sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)換,得到輸出值。根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t可以求得梯度。
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-25