Нормализующая экспоненциальная функция, которая преобразует числовой вектор таким образом, что все его записи становятся между 0 и 1 и вместе составляют 1. Она часто используется в качестве последнего уровня нейронной сети, выполняющей задачу классификации.
От чего зависит выбор функции (Softmax vs Sigmoid) в классификаторе логистики? Предположим, есть 4 выходных класса. Каждая из вышеприведенных функций дает вероятности того, что каждый класс является правильным выводом. Так какой же взять за...
Я читаю эту страницу: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html и это сказало, что сигмоидальный выходной слой с кросс-энтропией весьма похож на выходной слой softmax с логарифмической вероятностью. что произойдет, если я использую сигмоид с логарифмической вероятностью или softmax с...
Я работаю с Convolutional Neural Networks (CNNs) в течение некоторого времени, в основном над данными изображений для семантической сегментации / сегментации экземпляров. Я часто представлял softmax выхода сети как «тепловую карту», чтобы увидеть, насколько высоки активации на пиксель для...
У меня есть нейронная сеть, настроенная для предсказания чего-то, где выходная переменная является порядковой. Я опишу ниже, используя три возможных выхода A <B <C. Совершенно очевидно, как использовать нейронную сеть для вывода категориальных данных: выходные данные - это просто максимальное...
Применение функции softmax к вектору даст «вероятности» и значения между и . 000111 Но мы также можем разделить каждое значение на сумму вектора, и это даст вероятности и значения между и .000111 Я прочитал ответ здесь, но он говорит, что причина в том, что он дифференцируем, хотя обе функции...
Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...
Я изучаю и пытаюсь реализовать сверточные нейронные сети, но я полагаю, что этот вопрос относится к многослойным персептронам в целом. Выходные нейроны в моей сети представляют активацию каждого класса: самый активный нейрон соответствует предсказанному классу для данного входа. Чтобы учесть...
Интересно, почему иерархический софтмакс лучше подходит для нечастых слов, а отрицательная выборка лучше для частых слов в моделях CBOW и skip-грамм word2vec. Я прочитал претензию на https://code.google.com/p/word2vec/...
Я начал с изучения нейронных сетей с помощью учебника по нейронным сетям и углублённому изучению точек. В частности, в 3-й главе есть раздел о функции кросс-энтропии, который определяет потерю кросс-энтропии как: С= - 1NΣИксΣJ( уJперaLJ+ ( 1 - уJ) пер( 1 - аLJ)...
Функция softmax, обычно используемая в нейронных сетях для преобразования действительных чисел в вероятности, является той же самой функцией, что и распределение Больцмана, распределение вероятностей по энергиям для ансамбля частиц в тепловом равновесии при заданной температуре T в термодинамике. Я...
В литературе по машинному обучению для представления распределения вероятностей часто используется функция softmax. Есть причина для этого? Почему не используется другая...
Я заметил, что Caffe (структура глубокого обучения) использовала Softmax Loss Layer в SoftmaxWithLoss качестве выходного слоя для большинства образцов модели . Насколько я знаю, слой Softmax Loss представляет собой комбинацию Multinomial Logistic Loss Layer и Softmax Layer . От Кафе они сказали,...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 11 месяцев назад . Мне нужно применить функцию активации Softmax к многослойному Perceptron в Scikit. Документация...