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    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。

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    TypeScript魔法堂:函数类型声明其实很复杂

    江湖有传“动态类型一时爽,代码重构火葬场”,由于动态类型语言在开发时不受数据类型的约束,因此非常适合在项目原型阶段和初期进行快速迭代开发使用,这意味着项目未来将通过重写而非重构的方式进入成熟阶段。而在企业级应用开发中,每个系统特性其实都是需求分析人员与用户进行多次调研后明确下来的,后期需要重写的可能性微乎其微,更多的是修修改改,在单元测试不足常态化的环境下静态类型的优势就尤为突出。而TypeScript的类型系统和编译时类型检查机制则非常适合用于构建企业级或不以重写实现迭代升级的应用系通。 本系列将重点分享TypeScript类型声明相关实践

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