http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/

softmax 在 Logistic Regression 里起到的作用是将线性预测值转化为类别概率

1.最大似然估计通常使用log-likelihood，并且是negative log-likelihood，将最大化转换为最小化

2.softmax loss是将softmax和最大似然估计结合起来

Softmax vs. Softmax-Loss: Numerical Stability的更多相关文章

  1. Softmax vs. Softmax-Loss VS cross-entropy损失函数 Numerical Stability(转载)

    http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/ 卷积神经网络系列之s ...

  2. 卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

    我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caf ...

  3. softmax，softmax loss和cross entropy的区别

     版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络(CNN ...

  4. Understanding about numerical stability, convergence and consistency

    In a computer simulation of the real world, physical quantities, which usually have continuous distr ...

  5. softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

    1 softmax 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.这一篇主要介绍全连接层和损失层的内容, ...

  6. 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)

    1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参 ...

  7. Hierarchical softmax(分层softmax)简单描述.

    最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快,效果和softmax差不多. 我们知道softmax在求解的时候,它的时间复杂度和我们的词表总量V一样O(V),是性 ...

  8. Softmax回归(Softmax Regression, K分类问题)

    Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集:                     系统参数为:      Softmax回归与Logist ...

  9. Softmax回归 softMax回归与logistic回归的关系

    简介 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 ...

随机推荐

  1. JAVA 中 if和while的区别

    while和if本身就用法不同,一个是循环语句,一个是判断语句. if 只做判断,判断一次之后,便不会再回来了while 的话,循环,直到结果为false,才跳出来 链表的结构,要一直读下去,直到读完 ...

  2. 环境搭建：JDK--SSH--VIM--Hadoop--SybaseIQ

    放假闲来无事,就自己搭建了一套环境,包含: 工具:ssh,vim    环境:Jdk,Hadoop 在此记录,下次使用 1.工具类 ssh和vim两个常用的工具就是两条命令: vim命令:sudo a ...

  3. 【卷土重来之C#学习笔记】（三） 类型 存储和变量

    .c#程序是一组类型声明 ※C#程序或DLL的源代码是一组一种或多种类型声明 ※对于可执行程序,类型声明必须有一个包含Main方法类 ※命名空间是一种把相关的类型声明分组并命名的方法.既然程序是一组相 ...

  4. Ubuntu通过xinput禁用及启用联想笔记本的触摸板

    查看设备列表 通过xinput先查看一些都有哪些设备 xinput     #或者 xinput list 显示结果如下 ddd@ddd:~$ xinput list   Virtual core p ...

  5. Docker进阶

    Docker进阶 Docker容器命名与重命名 命名 docker run -it -p 80:80 --name containerName img:tag /bin/bash 重命名 docker ...

  6. 【学习笔记】Java实用类：枚举（Enum）

    Java API(Java Application Programming Interface)Java应用程序编程接口... 实用类:Java API提供了几个常用包: 1.java.lang:编写 ...

  7. 彻底消除wine中文乱码,QQ,kugoo等等....

    原文链接:http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?t=290155 lendylongli wine下中文的配置方案步骤:1. 初始设置运行 winecfg, ...

  8. hdu 1394 逆序数（线段树）

    http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/15764 http://blog.csdn.net/libin56842/article/details/8531117 ...

  9. C# 用tabcontrol实现窗体类似网页排版的显示

    这里做的比较简陋,可以美化下 把form设置为非顶级控件,直接放在tabcontrol里边,然后实现tabcontrol的拖拽移除tabpage显示form以及添加tabpage mousemove的 ...

  10. html笔记【重新学习】

    <a></a>超链接标签: a标签有个target属性,<a href="#" target = "_self">在当前选项 ...