1.CNN_my_test.py 分3个部分 1.将需要记录的变量用一下函数记录 图像 散点图 2.生成实现变量记录的对象，和记录文件路径 3.训练时进行记录 ...
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2019-01-18 19:52:19
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1.训练数据： 2. 从保存的模型中读取数据 注意： 卷积神经网络：conv2d ->pool->relu(softmax二分类） 多层卷积神经网络的使用，注意使用卷积核的个数，步长及大小。 ...
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2019-01-14 01:04:58
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softmax函数： 交叉熵： 其中指代实际的标签中第i个的值（用mnist数据举例，如果是3，那么标签是[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]，除了第4个值为1，其他全为0） 就是softmax的输出向量[Y1，Y2,Y3...]中，第i个元素的值 显而易见，预测越准确，结果的值越小（别忘了前 ...
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2019-01-09 11:19:39
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引用：https://yq.aliyun.com/articles/603116 5步法： 构造网络模型 编译模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 4种基本元素： 网络结构：由9种基本层结构和其他层结构组成 激活函数：如relu, softmax。口诀: 最后输出用softmax，其余基本都用 ...
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2019-01-08 10:55:08
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在此我们以MSE作为代价函数： 其中， C表示代价 函数 ，x表示样本， y表示实际值， 表示实际值， 表示实际值， a表示输出值， 表示输出值， n表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。 a=σ(z), z=∑W j*X j+bσ() 是激活函数 使用梯度下降法( ...
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2018-12-30 13:59:55
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交叉熵损失是分类任务中的常用损失函数，但是是否注意到二分类与多分类情况下的交叉熵形式上的不同呢？ 两种形式 这两个都是交叉熵损失函数，但是看起来长的却有天壤之别。为什么同是交叉熵损失函数，长的却不一样？ 因为这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出：第一个对应的最后一层是softmax，第二个对 ...
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2018-12-24 00:12:53
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着重介绍hige loss 和 softmax loss。 "svm回顾" $C_1,C_2$是要区分的两个类别，通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属，例如： $$g(x) = g(w^Tx+b)$$ 我们取阈值为0，此时$f(x)=sgn[g(x)]$就是最终的判别函数。对于同 ...
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2018-12-22 13:06:44
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#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedAug819:13:092018@author:myhaspl"""importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNI
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2018-12-15 00:18:42
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本文来自《Large Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks》，时间线为2016年12月，是北大和CMU的作品。 0 引言 过去十几年，CNN被应用在各个领域。大家设计的结构，基本都包含卷积层和池化层，可以将局部特征转换成全局特征， ...
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2018-12-14 15:00:50
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首先说明啊：logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。 补充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一种离散分布,有两种 ...
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2018-12-12 14:58:10
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