1、请计算数组[1，2，3]中的元素3的Softmax值 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值 2、什么是过拟合？ 防止过拟合有哪些措施？ 3、对于二分类问题，分别描述逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN算法。 ...
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2018-09-02 11:08:46
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逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法 最大熵是概率模型学习的一个准则，被推广到分类问题后可得到最大熵模型(Maximum Entropy Model) 逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型，而对数线性模型又是广义线性模型的一种。 科普一下：狭义的 ...
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2018-08-29 01:09:36
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1.介绍 图为faster rcnn的rpn层，接自conv5-3 图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图 关于anchor我觉得比较“清晰”的说法： 一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征。当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时，以当前滑动窗 ...
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2018-08-27 16:06:00
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log_softmax log(softmax(X)) function：torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=None) nn：torch.nn.LogSoftmax(dim=None) 如： nll_loss The negative log likeli ...
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2018-08-25 00:38:34
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在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它 ...
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2018-08-23 23:10:36
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线性回归模型适用于输出为连续值的情景，例如输出为房价。在其他情景中，模型输出还可以是一个离散值，例如图片类别。对于这样的分类问题，我们可以使用分类模型，例如softmax回归。 ...
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2018-08-22 20:43:05
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全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional Neural N... ...
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2018-08-18 00:42:50
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假设我们一句话有十个词，每个词语都可以用128维来表示，那么一句话就是一个10*128的矩阵图片。建立一个如下图的卷积神经网络：上面对这个图片进行卷积核大小分别为2、3、4的卷积计算形成feature_map最后通过softmax进行分类代码如下：#coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpickleclassTextCNN(obj
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2018-08-14 11:26:41
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在计算loss的时候，最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, ...
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2018-08-03 18:08:32
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####本文使用keras，手动搭建卷积模型 1 import numpy as np 2 import tensorflow as tensorflow 3 4 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2... ...
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2018-07-30 14:55:49
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