L-softmax

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L-softmax

: L-softmax.zip 标题中的"L-softmax.zip"指的是一个压缩包，包含了一些与深度学习框架Caffe相关的文件，用于实现L-Softmax损失函数的实验。L-Softmax是Softmax损失函数的一个变体，旨在解决深度学习模型训练过程中的分类问题，特别...
评级：0 浏览量：174 收藏量：0 资源大小：5.89MB 上传时间：2019-12-20

: 人脸识别 L-Softmax large-margin softmax (L-Softmax) loss which explicitly encourages intra-class compactness and inter-class separability between learned features. Moreover, L-Softmax not only can adjust the desired ...
评级：0 浏览量：380 收藏量：0 资源大小：8.67MB 上传时间：2019-03-01

: softmax求导过程详解 softmax函数在机器学习和深度学习领域中广泛应用，主要用于多分类问题的概率输出。它将一个向量的元素转换为概率分布，使得所有元素之和为1。对于输入向量 \( \mathbf{x} \)，其中 \( x_i \) 是第i个元素，softmax...
评级：5 浏览量：831 收藏量：1 资源大小：48KB 上传时间：2021-09-26

: softmax回归（Matlab） \[ L = -\sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^K y_{ij} \log(p_{ij}) \] 其中，\( N \) 是样本数量，\( y_{ij} \) 是一个指示变量，如果第i个样本属于第j个类别则为1，否则为0，\( p_{ij} \) 是模型预测的第i个样本属于第j个...
评级：0 浏览量：770 收藏量：1 资源大小：10.24MB 上传时间：2021-02-08

: softmax regression测试代码 softmax回归，也称为软最大分类器，是一种广泛用于多分类问题的统计学习方法。它在机器学习领域扮演着重要角色，特别是在神经网络中作为最后一层的激活函数。本压缩包包含了一个softmax回归的实现，包括训练和测试...
评级：0 浏览量：295 收藏量：1 资源大小：3KB 上传时间：2018-10-15

: 81. 人脸识别中Softmax-based Loss的演化史1 【人脸识别中的Softmax-based Loss演化史】人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要子领域，它涉及到对人脸图像进行识别和验证的任务。在深度学习时代，softmax函数是构建多分类模型时常用的激活函数，尤其在人脸...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：2.32MB 上传时间：2022-08-04

: L-layered_NeuralNetwork model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # 输出层 ``` 3. 编译模型：设置优化器（如Adam）、损失函数和评估指标，准备训练模型。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-04-23

: Matlab实现softmax分类 \[ L = -\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{K} t_{ij} \log(p_{ij}) \] 其中，\( N \) 是样本数量，\( t_{ij} \) 是真实类别标签（1表示样本 \( i \) 属于类别 \( j \)，0则不然），\( p_{ij} \) 是模型预测的类别 \( j ...
评级：5 浏览量：2388 收藏量：3 资源大小：10.24MB 上传时间：2017-07-15

: d2l-zh pytorch版深度学习.pdf - softmax回归：涵盖分类问题、softmax回归模型的实现以及交叉熵损失函数。 - 图像分类数据集（Fashion-MNIST）：如何获取和处理该数据集。 4. 深度学习的高级主题 - 多层感知机：涉及隐藏层、激活函数以及模型...
评级：0 浏览量：344 收藏量：0 资源大小：12.21MB 上传时间：2021-04-19

: Softmax Regression \[ L = -\sum_{j=1}^{K} y_j \log(\hat{y}_j) \] 其中，\( y_j \)是实际的类别标签，如果是正类则为1，负类则为0，\( \hat{y}_j \)是模型预测的概率。在给定的"Exercise5 Softmax Regression"压缩包中，我们可以...
评级：0 浏览量：149 收藏量：0 资源大小：78KB 上传时间：2017-03-07

: softmax及python实现过程解析相对于自适应神经网络、感知器，softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题。功能上，完成从N维向量到M维向量的映射输出的结果范围是[0, 1]，对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果，可以隐含地...
评级：0 浏览量：709 收藏量：0 资源大小：87KB 上传时间：2020-12-31

: softmax分类器简介 Softmax分类器是机器学习中一种常用的多分类算法，它是逻辑回归在多分类问题上的推广。逻辑回归本身用于二分类问题，而Softmax分类器可以处理多于两类的情况。具体来说，Softmax分类器能够为给定输入数据预测出每一...
评级：0 浏览量：6482 收藏量：3 资源大小：216KB 上传时间：2018-05-14

: softmax_exercise \[ L(\mathbf{y}, \hat{\mathbf{y}}) = -\sum_{i=1}^{K} y_i \log(\hat{y}_i) \] 其中，\( \mathbf{y} \)是实际的one-hot编码标签，\( \hat{\mathbf{y}} \)是Softmax预测的概率分布。 3. **梯度下降**：为了优化...
评级：1 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：45.96MB 上传时间：2017-03-20

: softmax loss对输入的求导推导.pdf 在介绍softmax loss对输入的求导推导之前，首先需要了解在深度学习中，训练过程大致可以分为前向传播、损失计算、反向传播和参数更新四个阶段。在前向传播中，输入数据经过模型处理得到预测值。损失计算阶段将预测值...
评级：0 浏览量：373 收藏量：0 资源大小：322KB 上传时间：2021-07-30

: softmax回归 ### Softmax回归详解 #### 一、简介 Softmax回归是一种用于解决多分类问题的有监督学习算法。它是Logistic回归在多分类场景中的扩展。相比于仅能处理两类分类问题的Logistic回归，Softmax回归可以处理具有多个类别...
评级：0 浏览量：264 收藏量：0 资源大小：360KB 上传时间：2015-04-30

: 梯度下降softmax回归 \[ L = -\sum_{j=1}^{K} y_j \log(P(y=j|x; \theta)) \] 这里的\( y_j \)是实际的类别标签（0或1），表示输入属于第j类的概率。在实现过程中，`mysoftmax_gd.m`很可能是主函数，它调用其他辅助函数来执行梯度下降...
评级：5 浏览量：777 收藏量：2 资源大小：4.14MB 上传时间：2016-06-29

: 简单的神经网络实现softmax分类 \[ L = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y}_i) \] 其中，\( y_i \)是实际标签（0或1），\( \hat{y}_i \)是模型预测的概率。在训练过程中，我们通过计算损失函数的梯度来更新权重，以减小损失。在Python 3.6环境下，我们...
评级：0 浏览量：3249 收藏量：4 资源大小：7KB 上传时间：2018-07-27

: python编写softmax函数、交叉熵函数实例 def softmax(L): expL = np.exp(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result ``` 这里的`L`是一个包含实数的列表或数组，`expL`是对`L`中的每个元素取...
评级：0 浏览量：699 收藏量：0 资源大小：47KB 上传时间：2020-09-16

: 基于python实现softmax回归softmax Regression 这里，`X_train`和`y_train`是训练数据，`X_test`和`y_test`是测试数据，`solver='lbfgs'`表示使用L-BFGS优化算法。通过这个简单的Python实现，我们可以快速地训练一个softmax回归模型，解决多类别分类问题。不过...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2022-06-13

: 2_Softmax_classfier_softmax_分类_ring31p_python_ \[ L = -\left[y log(p) + (1-y) log(1-p)\right] \] 其中，\( y \) 是实际标签（0或1），\( p \) 是模型预测的属于第一类的概率。在Python中实现Softmax分类器时，一般会使用优化库如`scikit-learn`或自定义梯度...
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：956KB 上传时间：2021-10-01

: python实现softmax_regression **Python实现Softmax回归** Softmax回归是一种广泛用于多分类问题的统计学习方法。它是一种扩展的线性回归模型，可以处理多个类别的输出。在本篇中，我们将深入探讨如何利用Python编程语言来实现Softmax回归算法。 ...
评级：0 浏览量：604 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2019-03-30

: 【softmax分类】基于matlab梯度下降softmax回归minist数据分类【含Matlab源码 1645期】.zip \[ L = -\sum_{i=1}^{K}y_i \log(p_i) \] 其中，`y_i`是真实标签（one-hot编码），`p_i`是模型预测的概率。 4. **梯度下降**：为了最小化损失函数，可以使用梯度下降算法更新模型参数。MATLAB提供了`gradient`函数...
评级：5 浏览量：305 收藏量：3 资源大小：4.14MB 上传时间：2022-05-15

: 三分钟带你对 Softmax 划重点 - 红色石头的专栏 - CSDN博客1 【Softmax 函数详解】 Softmax 函数是机器学习和深度学习中不可或缺的一部分，尤其在多分类问题中扮演着重要角色。它将分类器的原始输出转换为概率分布，使得输出值代表了不同类别的相对可能性。对于一个具有C个...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：2.18MB 上传时间：2022-08-03

: 【softmax分类】梯度下降softmax回归minist数据分类【含Matlab源码 1645期】.zip 【softmax分类】是一种广泛应用于多分类问题的机器学习模型，它是逻辑回归的扩展形式，能够为每个类别提供一个概率输出。在本项目中，我们将会深入探讨如何利用softmax分类算法结合梯度下降法对MNIST手写数字数据集...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：4.15MB 上传时间：2024-06-19

: SoftmaxRegression:一个简单的MNIST回归模型 $$L = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y}_i)$$ 其中，\(y\)是真实标签，\(\hat{y}\)是模型预测的概率分布。 5. **反向传播**：计算损失相对于模型参数的梯度，然后更新参数以减小损失。这可以通过链式法则完成，利用...
评级：0 浏览量：152 收藏量：0 资源大小：10.97MB 上传时间：2021-05-14

: 4_Softmax_Regression算法.zip L = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{k}t_j^{(i)}\log(y_j^{(i)}) \] 其中，\( t_j^{(i)} \)是第i个样本的真实类别标签（0或1），\( y_j^{(i)} \)是模型预测的概率。 ### 4. 参数优化为了最小化损失函数...
评级：0 浏览量：183 收藏量：0 资源大小：70KB 上传时间：2019-11-13

: DeepLearning tutorial（1）Softmax回归代码详解 \[ L = -\sum_{j=1}^K y_j \log(P(y=j|x)) \] 这里，\( y_j \) 是一个one-hot编码的真实标签，如果样本属于第j类，则 \( y_j = 1 \)，否则 \( y_j = 0 \)。优化模型参数通常使用梯度下降法或其变种，如随机梯度...
评级：4 浏览量：248 收藏量：1 资源大小：8KB 上传时间：2015-01-26

: 人脸识别中的损失函数.pdf 接下来，Large-Margin Softmax Loss（L-Softmax）引入了更大的分类边际，提高了不同类别之间的区分度。L-Softmax通过增加对应类别向量和输入特征之间的角度，强化了分类条件。它的一个重要优势是即使不进行权重归一...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：1.79MB 上传时间：2021-09-23

: softmax回归相关Python代码(未完待续) 3. **损失函数**：在训练过程中，通常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）作为优化目标，其计算公式为：`L = -sum(y * log(p))`，其中y是实际的类别标签，p是模型预测的概率分布。 4. **反向传播**：PyTorch提供...
评级：0 浏览量：266 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2021-11-06

: UFLDL Exercise: Softmax Regression （softmax回归） L = -1/m * Σ( y .* log(p) ) ``` 其中`m`是样本数量，`y`是one-hot编码的真实标签，`p`是模型预测的概率分布。 5. **反向传播**：计算损失函数对模型参数的梯度，用于优化过程。MATLAB中的自动微分库如`auto...
评级：5 浏览量：225 收藏量：1 资源大小：11.14MB 上传时间：2014-12-13

: AlexNet-CIFAR10 6. **输出层**: 使用Softmax激活函数，生成10个类别的概率分布。 **训练过程** 在PyTorch中，训练一个AlexNet模型通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**: 对CIFAR-10数据进行归一化、数据增强（如随机翻转、裁剪...
评级：0 浏览量：972 收藏量：2 资源大小：37KB 上传时间：2021-12-13

: 基于改进Mobilenet算法的深度人脸识别算法.pdf 2. 损失函数对人脸识别算法的性能的影响：Triplet Loss、L-Softmax Loss(Large-margin Softmax Loss)、Center Loss、SphereFace采用的A-Softmax(Angular Softmax Loss)、AM-Softmax(Additive Margin Softmax)等损失...
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：1.42MB 上传时间：2021-09-23

: UFLDL exercise5 Softmax Regression \[ L = -\sum_{j=1}^K y_j \log P(y=j \mid x) \] 这里，\( y_j \) 是一个one-hot编码的标签，只有在对应正确类别时为1，其他类别为0。在UFLDL教程的"Exercise 5: Softmax Regression"中，可能涵盖了以下内容： 1...
评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：11.14MB 上传时间：2016-04-11

: 1952395_沈韬1 为了改进模型，可以探索如L-Softmax、SM-Softmax、AM-Softmax等softmax的变体，它们旨在优化分类问题中的特征学习。此外，学习率调度策略，如学习率衰减，可以帮助模型在训练过程中更有效地搜索最优解。总结而言，...
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：3.85MB 上传时间：2022-08-03

: Logistic_Regression：机器学习AZ-SuperDataScience的Logistic回归教程-Ryan L Buchanan输入25SEP20 本教程“Logistic_Regression：机器学习AZ-SuperDataScience的Logistic回归教程-Ryan L Buchanan输入25SEP20”由Ryan L Buchanan提供，旨在深入讲解Logistic回归的原理和应用。 Logistic回归虽然名字中含有“回归”...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：259KB 上传时间：2021-02-15

: 基于移动端的高效人脸识别算法.pdf 相关工作部分，论文回顾了近年来基于深度学习的人脸识别方法，如DeepFace、FaceNet、L-Softmax、SphereFace、AM-Softmax和ArcFace等，这些方法逐步提高了识别精度。同时，论文也总结了深度模型压缩和加速的主要技术...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：1.74MB 上传时间：2021-09-23

: 2022 CVPR 多目标追踪Global Transformer Tracking中公式解读对于追踪相关部分，Ii, I=,… , IT表示一组连续的图像帧，π 表示图像帧中的目标轨迹，k表示轨迹编号，ERU{l}表示在时间t的目标定位，SK表示轨迹K的目标分类，通常是基于平均分类得分。追踪过程可以看作是从每帧...
评级：0 浏览量：531 收藏量：0 资源大小：11.38MB 上传时间：2022-11-05

: 论文研究 - 用于对象识别的基于DM-L的特征提取和分类器集成使用主成分分析（PCA）技术，已将DM-L特征向量的维数减少，以形成功能强大的特征向量，这些特征向量已馈入外部分类器集合以进行分类，而不是两个原始对象的基于Softmax的分类层训练的CNN模型。所提出的DM-L技术已...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：2.25MB 上传时间：2020-05-27

: CNN-训练流程.docx 最后一层通常使用softmax函数，将神经元的输出解释为每个类别概率。在给定的例子中，CNN的具体架构包括： - L0输入层：3*48*48个神经元。 - L1卷积层：100个46x46大小的特征映射，需要训练3*100*(3*3+1)个权重。 -...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：516KB 上传时间：2022-11-24

: IrisClass.rar 最后，输出层应包含三个节点，对应于鸢尾花的三个类别，且通常采用softmax激活函数，以便输出概率分布。模型的损失函数通常选择交叉熵（cross entropy），因为这是一个多分类问题。对于优化器，可以选择梯度下降...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：90KB 上传时间：2019-09-03

: fastrcnn改进点.docx L = L_{cls} + \lambda L_{reg} \] 其中，\(L_{cls}\) 是分类误差，定义为： \[ L_{cls} = -\log p_t \] \(p_t\) 是类别 \(t\) 的Softmax概率。而边框回归误差 \(L_{reg}\) 定义为： \[ L_{reg}(t, x) = \begin{...
评级：0 浏览量：261 收藏量：1 资源大小：89KB 上传时间：2020-01-08

: 深度学习第一课-线性模型 \[ L = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2 \] 其中，\( N \) 是样本数量，\( y_i \) 是真实值，\( \hat{y}_i \) 是预测值。 **梯度下降**：为了最小化损失函数，我们采用梯度下降法更新权重和偏置。...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：21.97MB 上传时间：2023-10-10

: representer-function.pdf 损失函数采用softmax函数的形式： \[ L(z, y) = \log \left(\sum_{i=1}^{k} \exp(z_i - z_y)\right) \] 其中，\(z\)是一个长度为\(k\)的向量，每个元素\(z_i\)对应一个类别的得分，而\(z_y\)是实际目标类别的...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：377KB 上传时间：2019-08-21

: 深度学习keras 我们先从线性回归和 softmax 回归这两种单层神经网络入手，简要介绍机器学习中的基本概念。然后，我们由单层神经网络延伸到多层神经网络，并通过多层感知机引入深度学习模型。在观察和了解了模型的过拟合现象后，...
评级：4 浏览量：207 收藏量：0 资源大小：59.83MB 上传时间：2019-04-16

: Dive into Deep Learning A. Zhang, Z. C. Lipton, M. Li, and A. J. Smola 同时，书中还涉及了深度学习中的重要技术，比如线性回归、softmax回归、多层感知器、模型选择、欠拟合和过拟合、权重衰减、dropout、前向传播、反向传播和计算图、数值稳定性、参数初始化等。此外，书中还涵盖了...
评级：4 浏览量：276 收藏量：0 资源大小：25.21MB 上传时间：2019-03-07

: vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5!!! KERAS predictions = keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # num_classes是你的类别数量 ``` 5. **创建完整模型**：将基础模型和新添加的层组合成一个完整的模型。 ```python model = keras....
评级：0 浏览量：351 收藏量：0 资源大小：52.2MB 上传时间：2019-04-18

: cheatsheet-supervised-learning.pdf 损失函数`L(z,y)`衡量了模型预测`z`与真实值`y`之间的差异。常见的损失函数有： - **最小二乘误差**适用于线性回归，计算的是平方误差的平均值。 - **逻辑回归损失（又称交叉熵损失）**在分类问题中使用，尤其是二...
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：918KB 上传时间：2021-11-28

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