网站不备案影响收录吗,网站设计报价单模板,如何改变wordpress的版面,建筑设计学校排名一#xff0c;多类#xff08;Multiclass#xff09; 多类是指输出不止有两个输出标签#xff0c;想要对多个种类进行分类。 Softmax回归算法#xff1a; Softmax回归算法是Logistic回归在多类问题上的推广#xff0c;和线性回归一样#xff0c;将输入的特征与权重进行…一多类Multiclass 多类是指输出不止有两个输出标签想要对多个种类进行分类。 Softmax回归算法 Softmax回归算法是Logistic回归在多类问题上的推广和线性回归一样将输入的特征与权重进行线性叠加主要不同在于Softmax回归的输出值个数取决于输入标签的类别的个数。 例
一共输入有四种特征和三种输出类别权重W包含12个标量偏置b包含3个标量对于每个输入标签进行线性叠加得到3个输出o1o2o3 进行Softmax回归 2,Softmax函数 对每个类别进行指数函数处理然后归一化使得所有类别的概率之和为1。当有n个类别时可以通过公式来比较的值并输出 3,Softmax回归的损失函数 损失函数和逻辑回归相似。 4,在人工神经网络的Softmax输出 与逻辑回归不同Softmax回归的输出函数与每个Z都有关系 对每一隐藏层的每个单元进行Softmax回归产生的激活值传递给下一隐藏层以此类推。
5利用TensorFlow实现Softmax回归 ①建立模型 ②定义代价函数和损失函数 ③训练数据得到最小代价函数
6Softmax回归的改进 原因由于电脑计算的先后顺序不一样可能会导致结果的偏差精度损失因此需要在计算中选择更合适的方法。 方法张量流 张量流通过重新编排代价函数中的项并提出一个更为精准的数值方法来计算代价函数即选择是否计算a。 采用图中修改的代码进行计算最后只会计算出Z。缺点是使得Softmax回归过程变得不是很清晰张量流的数据减少。 整个优化后的代码如上图所示
