庞各庄网站开发公司,ui设计网站,什么语言开发网站,域名注册过程Softmax 回归 损失函数 图片分类数据集 1 softmax2 损失函数1均方L1LossHuber Loss 3 图像分类数据集4 softmax回归的从零开始实现 1 softmax
Softmax是一个常用于机器学习和深度学习中的激活函数。它通常用于多分类问题#xff0c;将一个实数向量转换为概率分布。Softmax函… Softmax 回归 损失函数 图片分类数据集 1 softmax2 损失函数1均方L1LossHuber Loss 3 图像分类数据集4 softmax回归的从零开始实现 1 softmax
Softmax是一个常用于机器学习和深度学习中的激活函数。它通常用于多分类问题将一个实数向量转换为概率分布。Softmax函数常用于多类别分类问题其中模型需要为每个类别分配一个概率以便选择最有可能的类别。在深度学习的神经网络中Softmax通常作为输出层的激活函数。oftmax函数在多分类问题中常用于神经网络的输出层其主要作用是将神经元的输出转化为概率分布使得每个类别的输出值都在0到1之间并且所有类别的输出值之和为1。这种转换有助于我们理解和解释模型的预测结果知道每个类别的预测概率。
然而softmax函数通常并不与其他常见的激活函数如sigmoid、ReLU等一起用在同一个网络层。这是因为softmax函数本身就是一种特殊的激活函数专门用于处理多分类问题的输出。它已经在输出层完成了将输出值转换为概率分布的任务因此不需要再与其他激活函数一起使用。
在神经网络的其他层我们可能会使用其他的激活函数如ReLU、sigmoid等来增加网络的非线性特性提高网络的表达能力。但在输出层当我们需要得到每个类别的预测概率时就会使用softmax函数。
所以softmax函数并不经常和其他激活函数一起用在同一个网络层而是在特定的输出层中使用用于将输出转换为概率分布。 叉熵损失函数Cross-Entropy Loss是在分类问题中常用的损失函数特别是在深度学习任务中。它用于衡量模型的输出概率分布与实际标签之间的差异。 在深度学习中通常使用梯度下降等优化算法来最小化交叉熵损失从而使模型的预测逼近实际标签。交叉熵损失对于分类问题而言是一种常见且有效的选择尤其与softmax激活函数结合使用因为它可以自然地惩罚模型对正确类别的不确定性。
2 损失函数
函数Loss Function是在机器学习中用来衡量模型预测与实际目标之间差异的函数。它是优化算法的核心组成部分帮助模型学习从输入到输出的映射并调整模型参数以最小化预测错误。 选择合适的损失函数取决于任务的性质例如回归、分类、多类别分类等。正确选择损失函数有助于模型更好地学习数据的特征提高其性能。 在训练过程中模型的目标是最小化损失函数的值。损失函数通常是一个标量表示模型对于给定样本或一批样本的性能表现。常见的损失函数包括
1均方 L1Loss Huber Loss 其他
3 图像分类数据集
MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集 MNISTModified National Institute of Standards and Technology是一个常用的手写数字识别数据集被广泛用于测试和验证机器学习模型的性能。该数据集包含了大量的手写数字图像涵盖了数字 0 到 9。
图像大小 所有的图像都是28x28像素的灰度图像。
样本类别 数据集包含 10 个类别分别对应数字 0 到 9。
训练集和测试集 MNIST数据集通常被分为训练集和测试集以便在模型训练和评估时使用。通常60,000张图像用于训练10,000张图像用于测试。
标签 每个图像都有相应的标签表示图像中的数字。
应用场景 MNIST数据集通常用于学术研究、演示和教学尤其是对于深度学习初学者。它被认为是计算机视觉领域中的 “Hello World”因为它是一个相对简单但足够复杂的问题可以用于验证和比较不同模型的性能。
挑战性 尽管MNIST数据集相对较小但由于其广泛使用它已经成为测试新模型和算法性能的标准基准之一。
在使用MNIST数据集时研究人员和开发者通常尝试构建模型以准确地识别手写数字。这种任务是一个经典的图像分类问题可以使用各种深度学习模型如卷积神经网络CNN来解决。 数据读取速度要比模型训练速度块。
4 softmax回归的从零开始实现
