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
有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法 《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再
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
这张图的等号左边部分就是全连接层做的事，W是全连接层的参数，我们也称为权值，X是全连接层的输入，也就是特征。 从图上可以看出特征X是N*1的向量，这是怎么得到的呢？这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后得到的，假设全连接层前面连接的是一个卷积层，这个卷积层的输出是100个
RNN 最典型的应用就是利用历史数据预测下一时刻将发生什么，即根据以前见过的历史规律做预测 例子： 计算机不认识字母，只能处理数字。所以需要我们对字母进行编码。这里假设使用独热编码（实际中可使用其他编码方式），编码结果如图1.2.7所示。 词向量空间： 假设使用一层 RNN 网络，记忆体
一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 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 tensorflwo中举例: 二 信息熵：
引言 在多分类问题中，一般会把输出结果传入到softmax函数中，得到最终结果。并且用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。 对softmax求导 softmax函数为: yi=ezi∑k=1Kezk y_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{k=1}^K e^{z_k}} yi=∑k=1K
# 基于多层感知器的softmax多分类： ``` from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD import numpy as np x_train = np.random.random((1000, 20)) y_train = keras.utils.to_categorical(np.r
（首先说明一下我只是个大四在读学生，在自学深度学习，期间遇到很多问题，通过各种资料解开了疑问。写这篇博客的目的是加深对理论的理解，同时也希望能给和我一样存在疑问的初学者一些参考。所以请各位大佬在看到错误的时候指出来，不胜感激！） 学过深度学习的小伙伴们想必对神经网络的工
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
AdaptiveFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition Abstract 大规模非平衡数据的训练是人脸识别的核心问题。在过去的两年中，由于引入了基于边距（margin）的Softmax损失，人脸识别取得了显著的进步。然而，这些方法有一个隐含的假设，即所有的类都有足
ArcFace在论文CVPR2019的论文《Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition》中提出，ArcFace是针对人脸识别的一种损失函数。本文对ArcFace进行简单的介绍。 ArcFace是对传统softmax的改进，先看传统的softmax： 为了方便表示，下面将b_j设置为0。另外，，这里theta
1.RNN的应用背景 序列的模型类型： 应用场景： (1) 一到多，从图片中提取内容，将其描述为文字。 (2)多到一，代表：文本分类，视频鉴别 (3)多到多，代表：视频的文本描述，将视频的内容描述为文本 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解. 在
转自：详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！ 一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元
Softmax及其求导正向传播求导 正向传播 为了方便理解，若输入，输出只有3个变量（下面的普通性情况不太理解的可以带入此特殊情况帮助理解）。 输入：输出层神经元 Z = [z1z_1z1, z2z_2z2, z3z_3z3]，分类标签 Y = [y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1,y2,y3]（Y是one-hot标签，只有一个y
论文：Additive Margin Softmax for Face Verification 0 摘要 AM-Softmax，additive margin softmax。 人脸识别任务是一个度量学习任务，目的是使学习到的特征具有类内高度聚合、类间尽可能分离的特性。前面L-softmax和Sphereface中都通过乘积的方式解释了人脸识别中的角度间隔
最近在跟随莫烦哥进行tensorflow的学习，在学习dropout那一节的时候。有一个问题卡了很长时间，就是下图: 一 发现这个问题以后，我百思不得其解，测试了很多细节，终于发现了bug，同时也有一些其他新的发现。 在定义神经网络层add_layer()的时候，我定义的数据是一列为一个样本，但是后来
一、softmax函数简介 softmax作为输出层的激励函数，在机器学习中常被看作是一种多分类器。通俗的意思就是，将一个物品输入，得出其中可能属于的类别概率（soft），最后得出最大可能性的判别（max）。下图为softmax的具体计算流程： 其中，3、1、-3为输入值，计算以e为底的幂，之后求各
神经网络 输入层(第0层)->中间层(隐藏层)->输出层(最后一层) 隐藏层的激活函数 将输入信号的总和转换为输出信号.决定如何来激活输入信号的总和 先计算输入信号的加权总和(带偏置),然后用激活函数转换这一总和 \[ a = b+\omega_1x_1+\omega_2x_2\\ y = h(a) \] 阶跃函数 以阈值
欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】 专栏——深度学习入门笔记 声明 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并
# 1.导入 神经网络可以用在分类问题和回归问题上。 分类问题：数据属于哪一个类别的问题。 回归问题：根据某个输入预测一个数值（连续的）的问题。 一般而言，分类问题用softmax函数，回归问题用恒等函数。 # 2.恒等函数的介绍及其实现 恒等函数会将输入按原样输出。恒等函数的实现如
sigmoid out' = sigmoid(out) # 把输出值压缩在0-1 import tensorflow as tf a = tf.linspace(-6., 6, 10) a tf.sigmoid(a) x = tf.random.normal([1, 28, 28]) * 5 tf.reduce_min(x), tf.reduce_max(x) x = tf.sigmoid(x) tf.reduce_min(x), tf.reduce_max(x) a
tf.nn.softmax( logits, axis = None, name = None dim = None ) 作用：softmax函数的作用就是归一化。 输入：全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits 输出：归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做probs,例如输出[0.4, 0.1, 0.2, 0.3],那么
Softmax函数概述 soft version of max 大的越来越大，小的越来越小 Softmax常与crossentropy（交叉熵）搭配连用 上图中假设有三个输出，分别是2.0，1.0和0.1，如果将数值转换成概率的话，我们希望概率最大的值作为预测的label。即我们希望将最大值2.0所对应的索引作为相应的label输出，
来源：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深
