softmax 多分类 pytorch / 张生荣

PyTorch: Softmax多分类实战操作

多分类一种比较常用的做法是在最后一层加softmax归一化,值最大的维度所对应的位置则作为该样本对应的类.本文采用PyTorch框架,选用经典图像数据集mnist学习一波多分类. MNIST数据集 M ...

目录激活函数多层感知机的PyTorch实现激活函数前两节实现的传送门 pyTorch深度学习softmax实现解析 pyTorch深入学习梯度和Linear Regression实现析前两节 ...

本文是通过深度学习框架keras来做SQL注入特征识别, 不过虽然用了keras,但是大部分还是普通的神经网络,只是外加了一些规则化.dropout层(随着深度学习出现的层). 基本思路就是喂入一堆数 ...

写在前面:这篇文章也是借鉴了一些前辈的代码和思路写的,代码有些也是复用了别人的. 先说下思路: 1.首先利用Opencv检测出人脸的区域 2.在成功的检测出人脸区域后,将识别出的人脸区域截取成图片,储 ...

在Keras中有两种深度学习的模型:序列模型(Sequential)和通用模型(Model).差异在于不同的拓扑结构. 序列模型 Sequential 序列模型各层之间是依次顺序的线性关系,模型结构通 ...

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数,下面会从公式.代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数,首先来明确一下是哪四种: Sigmoid函数 Tahn函数 ReLu函数 SoftMa ...

目录之前的笔记里实现了softmax回归分类.简单的含有一个隐层的神经网络.卷积神经网络等等,但是这些代码在训练完成之后就直接退出了,并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用.为了让训练结果可 ...

目录 0. 前言 1. 计算机视觉中的深度学习简介 1.1 深度学习的特点 1.2 深度学习大爆发 2. 用于图像分类的深度学习简介 3. 用于目标检测的深度学习简介 4. 深度学习框架 keras ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

环境系统 : win 10 显卡:gtx965m cpu :i7-6700HQ python 3.61 pytorch 0.3 包引用 import torch from torch.autogra ...

文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录我自己在做文本分类任务以及复现相关论文时的基本流程,绝大部分操作都使用了torch和torchtext两个库. 1. 文本数据预处理首先数据存储在三 ...

本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类!!! 1.训练神经网络分类模型 import torch from torch.autograd import Variable import matpl ...

分类网络 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplot ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 ...

在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下: 首先看看二维tensor的函数的例子: import torch import torch.nn ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比 torch.nn.Softmax 作用: 1.将Softmax函数应用于输入的n维Tensor,重新改变它们的规格,使n维输出张量的元素位于 ...

Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数使用含义涉及到多维tensor时,对softmax的参数dim总是很迷,下面用一个例子说明 import torch.nn as nn m ...