softmax杂谈 在多分类问题中，我们可以使用 softmax 函数，对输出的值归一化为概率值。下面举个例子： import sys sys.path.append("E:/zlab/") from plotnet import plot_net, DynamicShow num_node_lis ...
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2020-03-27 00:38:00
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数值型特征处理：通过特定的统计方法将数据转换成算法要求的数据，归一化和标准化 # 归一化的计算公式决定了其对异常值很敏感，一旦出现异常值会导致鲁棒性较差，所以归一化只适合传统精确小数据场景 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def mm() ...
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2020-03-25 14:59:46
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手算直方图均衡化；MATLAB的histeq()和imadjust()实现直方图调整; ...
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2020-03-19 12:00:38
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将所有的预测结果都归一化到 0~1, 使用 Leaky RELU 作为激活函数。 Leaky RELU的公式如下： Leaky RELU可以解决RELU的梯度消失问题。 损失函数的设计目标就是让坐标（x,y,w,h），confidence，classification 这个三个方面达到很好的平衡。 ...
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2020-03-07 13:09:25
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torch.nn.BatchNorm2d 函数 什么是batch？ ’ batch是整个训练集中的一部分，由于训练集往往过大不能一次性全部输入到网络中，所以需要分批次地输送所以每一批就是一个batch（批） 什么是Normalization？ Normalization翻译是归一化，归一化的引入是为 ...
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2020-03-06 13:45:10
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连续 RBM 连续 RBM 是受限玻尔兹曼机的一种形式，它通过不同类型的对比散度采样接受连续的输入（也就是比整数切割得更细的数字）。这允许 CRBM 处理图像像素或字数向量这类被归一化到 0 到 1 之间的小数的向量。 应该注意，深度学习网络的每一层都需要四个元素：输入、系数、偏置项以及变换（激活算 ...
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2020-03-03 19:00:54
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1. 特征的类别 1. 数值型特征 如：长度、宽度 2. 有序型特征 如：等级（A,B,C）,级别(低、中、高) 3. 类别型特征 如：性别(男,女) 2. 数值归一化 1. 数值归一化优势： (1)可以减少计算量 (2)可以去量纲化 2. 有两种归一化方法 范围归一化 和 标准归一化 3. 范围归 ...
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2020-03-03 17:45:54
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totensor方法和normalize方法 数值映射和归一化 待办ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 从0到255的值映射到0到1的范围内，并转化成Tensor格式。2.Normalize(mean，std)是通过下面公式实现数... ...
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2020-02-25 23:18:00
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https://www.cnblogs.com/chenshihao/p/12040910.html sigmoid 小结 优点 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。 (0, 1) 的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如 ...
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2020-02-25 13:19:06
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Softmax是用于分类过程，用来实现多分类的 它把一些输出的神经元映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。 Softmax可以分为soft和max，max也就是最大值，假设有两个变量a,b。如果a>b，则max为a，反之为b。那么在分类问题里面，如果只 ...
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2020-02-24 17:05:31
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