softmax用于分类
Gumbel-Softmax的简单理解
softmax被用来作为argmax的可积近似，采样向量y的计算公式为[公式]，其中temperature参数[公式]控制了采样向量与one-hot向量的接近程度。当温度低，采样更接近离散；温度高时，向量接近均匀分布。在训练中，我们使用连续变量，而在评估时，采样向量会被离散化。总的来说，Gumbel-Softmax是一种通用的工具，...
Logistic回归,多类分类
Scikit-Learn库中的LogisticRegression类提供了multi_class参数，用于选择多类分类策略。'ovr'表示OvR策略，支持所有solvers；而'multinomial'则选择Softmax回归，但仅限于newton-cg、lbfgs和sag\/saga等优化器，因为liblinear不支持。在选择多类分类方法时，要根据实际需求和优化器的特性来决定使用哪种策略。
Gumbel Softmax 是什么? (看不懂你锤我)
Gumbel Softmax是用于离散随机变量概率采样的重参数技巧，常用于变分自编码器（VAE）等模型中。它解决了在神经网络中引入随机性时梯度回传的难题。假设我们有概率分布p=[0.1, 0.7, 0.2]，用于在三个选项中概率采样。直接选择最大概率选项可能导致模型训练效率低下。引入Gumbel Softmax，通过Gumbel分布...
采样softmax(Sampled softmax )
所以：这些是应该输入softmax分类器的相对logits，用于预测 中的哪一个候选类才是真正的分类。既然我们试图训练函数 来拟合 ，我们用神经网络中的层输出表示 ，然后减去 ，将结果传入一个softmax分类器来预测哪个候选是真正的分类。从分类输出中反向传播梯度到F，这就是我们所要的。
RPN-区域生成网络-Region Proposal Network(Faster-RCNN)
训练阶段分为两步：首先训练RPN，利用IoU在0.3-0.7的负样本anchor，通过softmax或sigmoid进行分类，并通过线性变换调整positive anchor的位置。然后，利用这些proposals训练Fast RCNN，实现对象识别和精确位置调整。整个过程在预训练模型基础上，通过分阶段训练，高效地实现了端到端的object detection。关键...
医学影像分割中常用的损失函数
损失函数主要分为四大类，包括基于分布、基于区域、基于边界和基于复合的损失函数。以下是对各类函数的详细描述：2. 基于分布的损失函数 2.1 Binary Cross-Entropy 该函数是最常用的交叉熵损失函数，在多分类任务中，经常采用softmax激活函数+交叉熵损失函数。交叉熵描述了两个概率分布的差异，而神经网络...
Gumbel-Softmax的简单理解
公式]生成，temperature参数[formula]控制了样本与one-hot向量的接近程度。在训练中，Gumbel-Softmax用于近似离散数据的采样，而在评估阶段，采样向量会被离散化。其使用广泛，性能会依赖于temperature参数的选择。因此，Gumbel-Softmax有效地解决了离散数据处理中的集成难题，使得深度学习模型得以训练。
CV领域初窥--图像分类(一)
(4)为了避免梯度消失,网络额外增加了2个辅助的softmax用于向前传导梯度(辅助分类器)。辅助分类器是将中间某一层的输出用作分类,并按一个较小的权重(0.3)加到最终分类结果中,这样相当于做了模型融合,同时给网络增加了反向传播的梯度信号,也提供了额外的正则化,对于整个网络的训练很有裨益。而在实际测试的时候,这...
4种常见的NLP实践思路【特征提取+分类模型】
赛题本质上是文本分类，难点在于处理匿名字符。常见的解题思路包括：基于机器学习的文本分类使用TF-IDF加机器学习分类器：通过计算词频和逆文档频率，确定关键词，但需注意TF-IDF的局限性，如不能体现词的上下文重要性。基于深度学习的文本分类FastText：利用字符级N-gram特征和分层Softmax进行分类，考虑词的...
线性模型
这一篇的内容旨在对之前学习过的四种不同线性分类模型（ Logistic 回归、softmax回归、感知器和支持向量机 ）做一个整理。这些模型的区别主要在于使用了不同的损失函数。线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个 维样本 ，其线性组合...
孝感市依膦回答：先理解max. 对一个三类问题,某样本经过NN处理后,最后一层输出值为[24,3,0.1]的话,那么经过max之后的结果为[1,0,0].对不? (至于为啥要max,输出结果本...
司翠13937539095问： 机器学习中softmax函数到底干嘛用的?比如LR中和神经网络中,求大神赐教,越详细越好,谢谢了 - ？
孝感市依膦回答： 首先你要知道softmax函数是干嘛的.softmax是一个可以把连续的数输出成一个在0到1之间的数.它的输出,表征了不同类别间的相对概率. 比如你的网络输出是[-3,2,-1,0],但你想要的值域是0到1,用softmax处理后,输出就变成了[0.0057,0.8390,0.0418,0.1135].是不是就变成你想要的结果了. 当然,softmax函数也可以被当做激活函数,不止用在输出的处理.
司翠13937539095问： 深度学习最后为什么是softmax - ？
孝感市依膦回答： softmax是用于多分类的损失函数,深度学习也不一定要用softmax,像google的facenet就没有softmax,关于这方面建议你去去搜索关于softmax和逻辑回归的博客,看了理解了便懂了
司翠13937539095问： logistic回归和softmax回归对目标多类进行分类的区别 - ？
孝感市依膦回答： logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.
司翠13937539095问： keras 如何输出softmax分类结果属于某一类的概率 - ？
孝感市依膦回答： softmax是用于单标签输出,模型训练后,调用model.predict函数就可以输出结果为[0.5,0.4,0.1](输出数量为最后一层隐藏层的neuron数)这样的矩阵,里面即为你所需的预测概率值,值得注意的是,softmax会限制输出的所有概率相加为1. 如果需要预测的是多个标签而不是单个标签,则需要使用sigmoid作为输出激活函数,那么输出就不再强制相加为1,可以得到每个分类的实际预测值,此时只需要设置一个致信的threshold则可以得到多个分类预测值. 每个激活函数的详细解释看这里网页链接
司翠13937539095问： softmax的假设函数为什么是指数形式 - ？
孝感市依膦回答： 交叉熵损失函数 在先前的教程中,我们已经使用学习了如何使用Logistic函数来实现二分类问题.对于多分类问题,我们可以使用多项Logistic回归,该方法也被称之为softmax函数.接下来,我们来解释什么事softmax函数,以及怎么得到它.
