首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现

【导读】如果你稍微了解一点深度学习的知识或者看过深度学习的在线课程,你就一定知道最基础的多分类问题。当中,老师一定会告诉你在全连接层后面应该加上 Softmax 函数,如果正常情况下(不正常情况指的是类别超级多的时候)用交叉熵函数作为损失函数,你就一定可以得到一个让你基本满意的结果。而且,现在很多开源的深度学习框架,直接就把各种损失函数写好了(甚至在 Pytorch中 CrossEntropyLoss 已经把 Softmax函数集合进去了),你根本不用操心怎么去实现他们,但是你真的理解为什么要这么做吗?这篇小文就将告诉你:Softmax 是如何把 CNN 的输出转变成概率,以及交叉熵是如何为优化过程提供度量。为了让读者能够深入理解,我们将会用 Python 一一实现他们。

01
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python机器学习从原理到实践(1):决策树分类算法

    一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别,也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想: 首先找出最有判别力的属性,把样例分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的属性进行划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决

    08

    谈谈我在自然语言处理入门的一些个人拙见

    因为最近在准备本科毕设的论文部分,所以最近原创的相对比较少,但是为了坚持每天学点新知识,我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章,能一下子读懂的,最好有图之类的文章,再根据自己的一些小理解,将文章编辑下,分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词,这五个单词我也不是我先学过的,而是托福单词随机到的,在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下,我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样,每天逼着自己,学点知识,用不了一个月,即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。

    02

    【经验】关于自然语言处理入门的建议

    因为最近在准备本科毕设的论文部分,所以最近原创的相对比较少,但是为了坚持每天学点新知识,我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章,能一下子读懂的,最好有图之类的文章,再根据自己的一些小理解,将文章编辑下,分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词,这五个单词我也不是我先学过的,而是托福单词随机到的,在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下,我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样,每天逼着自己,学点知识,用不了一个月,即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。

    02

    决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书)

    决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通常的算法是利用启发式的算法如ID3,C4.5,CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征,然后按照此特征将数据集分割成多个子集,子集再选择最优特征, 直到所有训练数据都被正取分类,这就构造出了决策树。决策树有如下特点:

    02

    【分享送书】畅快!5000字通俗讲透决策树基本原理

    在当今这个人工智能时代,似乎人人都或多或少听过机器学习算法;而在众多机器学习算法中,决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里,称其最重要的经典算法是因为以此为基础,诞生了一大批集成算法,包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost,lightgbm,其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法;而又称其为之一,则是出于严谨和低调。实际上,决策树算法也是个人最喜爱的算法之一(另一个是Naive Bayes),不仅出于其算法思想直观易懂(相较于SVM而言,简直好太多),更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题,那么今天本文也来达成这一目标。

    03

    《机器学习》(入门1-2章)

    这篇笔记适合机器学习初学者,我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组,故开始入门机器学习,希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程,但都不让人满意,是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程,但我在DC学院上看到了这门课程,而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容,虽然不是很详细,但能够系统的学习,窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了,也就进入了门槛,但要想取得不错的成绩,那还需努力,这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容,但不要害怕,都是基础内容,不要对数学产生恐慌,因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。

    03
    领券