如何理解深度学习源码里经常出现的logits？ - 咸鱼天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/60751553/answer/549169261 深度学习源码中经常出现的logits其实和统计中定义的logit=log(p/1-p)没什么太大关系，就是定义的神经网络的一层输出结果。该输出一般会再接一个softmax l
代码地址：https://github.com/china-ai-law-challenge/CAIL2021/blob/main/ydlj/baseline/model.py import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss, BCELoss from torch import nn class MultiSpanQA(nn.Module): def __init__(self, pretrain_model): super
这里总体的看一个MNIST的例子用来看看flax是如何工作的 导包 import jax import jax.numpy as jnp # JAX NumPy from flax import linen as nn # The Linen API from flax.training import train_state # Useful dataclass to keep train state impor
讲解 对比学习论文中出现： # compute logits # Einstein sum is more intuitive # positive logits: Nx1 l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k]).unsqueeze(-1) # negative logits: NxK l_neg = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, self.queue.clone().detach(
赛事背景 中国文化博大精深源远流长，其中成语更是中国文化的精华。成语大多由四个字组成，一般都有典故或出处。有些成语从字面上不难理解，如“小题大做”、“后来居上”等。有些成语必须知道来源或典故才能懂得意思，如“朝三暮四”、“杯弓蛇影”等。 成语学习是小学语文和初中重
今天跑一份代码，出现这样的报错信息： AttributeError: 'VisionTransformer' object has no attribute "'pre_logits'" VisionTransformer这个类是timm库里面直接导入的，查看github上源代码发现VisionTransformer里确实有pre_logits这个属性。那么解决方案就是把timm更新到最新
label有7种 logits是预测的结果，1000个7维矩阵 现在用TSNE降维图可视化 from sklearn.manifold import TSNE tsne = TSNE() out = tsne.fit_transform(logits) # logits.shape(1000,7) # out.shape(1000,2) fig = plt.figure() for i in range(7): indices = label == i
推荐系统（五）wide&deep 推荐系统系列博客： 推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）Factorization Machines（FM）推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM） 这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇
https://carlos9310.github.io/2019/09/27/MRC-squad2.0/ 其中output_weights、output_bias为新增的全连接层的参数，训练时随机初始化一组值，预测时直接通过张量名加载训练后的值。unstacked_logits的形状为[2,batch_size,seq_length]，start_logits的形状为[batch_size,seq_length]，表
一般对没有加激活函数的输出称为"Logits",softmax函数保证输出的和为1，从而使得在分类过程中让某个输出属于某一类
交叉熵（cross entropy）：用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小，代表这两个分布越接近。 函数表示（这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示）： （是真实值，是预测值。） 命名说明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax函数的输入，pred代表预测值，是softmax函数的输出。 pred_log=F.
作者：王峰链接：https://www.zhihu.com/question/60751553/answer/1986650670来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 logit原本是一个函数，它是sigmoid函数（也叫标准logistic函数） 的反函数： 。logit这个名字的来源即为logistic unit。 但在深
使用 TensorFlow with Keras，按照《Python 深度学习》（《Deep Learning with Python》）文本和序列处理那章，使用一维卷积Conv1D进行IMBD电影评论情感分类，下面是书里的代码： 结果，运行的时候，出现了训练误差和精度、验证误差和精度都保持不变的情况： 我惊呆了！训练误差
GCN代码实战 书中5.6节的GCN代码实战做的是最经典Cora数据集上的分类，恰当又不恰当的类比Cora之于GNN就相当于MNIST之于机器学习。 有关Cora的介绍网上一搜一大把我就不赘述了，这里说一下Cora这个数据集对应的图是怎么样的。 Cora有2708篇论文，之间有引用关系共5429个，每篇论文作为一
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 本节课由助教Arvin Liu补充一些前沿的技术，李老师讲的，其实有些老了。 首先复习模型压缩的四个流派。 Wh
class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma = 2, alpha = 1, size_average = True): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.size_average = size_average self.elipson =
一、均方误差 import tensorflow as tf x = tf.random.normal([2, 4]) w = tf.random.normal([4, 3]) b = tf.zeros([3]) y = tf.constant([2, 0]) #标签值 with tf.GradientTape() as tape: tape.watch([w, b]) prob = tf.nn.softmax(x@
1、动机 对于CTR问题，被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合，进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学习推荐模型遵循的一个主要的思想。而组合特征大牛们研究过组
之前的使用低氧舱对滞后时间估计的模型中，计算loss时出现了全为0的情况。 训练结果如图所示：分别 分别为权重参数和loss。 检查代码发现，一直到第一个隐藏层都没有任何问题。 问题出在了下面一行代码上： loss = tf1.reduce_mean(tf1.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(log
1、tf 版本 # 二分类 def binary_focal_loss(gamma=2, alpha=0.25): alpha = tf.constant(alpha, dtype=tf.float32) gamma = tf.constant(gamma, dtype=tf.float32) def focal_loss_sigmoid(y_true, y_pred): labels = tf.cast(y_true, tf.float32)
一：常见激活函数Sigmoid、Relu、Tanh、Softmax （一）sigmoid:https://www.jianshu.com/p/506595ec4b58---可以作为激活函数 1) 值域在0和1之间 2) 函数具有非常好的对称性 3) 函数对输入超过一定范围就会不敏感 （二）tanh:http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week3.ht
作者|Samrat Saha 编译|VK 来源|Towards Datas Science Supervised Contrastive Learning这篇论文在有监督学习、交叉熵损失与有监督对比损失之间进行了大量的讨论，以更好地实现图像表示和分类任务。让我们深入了解一下这篇论文的内容。 论文指出可以在image net数据集有1%的改进。
cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵等基本概念。 --------------------- 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念
编写高效的 PyTorch 代码技巧 原文：https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch 作者：vahidk 前言 这是一份 PyTorch 教程和最佳实践笔记，目录如下所示： PyTorch 基础 将模型封装为模块 广播机制的优缺点 使用好重载的运算符 采用 TorchScript 优化运行时间 构建高效的自定义数据加
损失算法的选取 损失函数的选取取决于输入标签数据的类型： 如果输入的是实数、无界的值，损失函数使用平方差； 如果输入标签是位矢量（分类标志），使用交叉熵会更适合。 1．均值平方差 在TensorFlow没有单独的MSE函数，不过由于公式比较简单，往往开发者都会自己组合，而且也可以写出n种写
