#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueOct208:43:022018@author:myhaspl@email:myhaspl@myhaspl.comtf.nn.softmaxtf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logitstf.nn.softmax_cross_entropy_w
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2018-12-03 20:10:55
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问题描述 在使用数据库的时候报错如上图，我们先使用db2 get db cfg for sample查看相关配置参数,其中sample为数据库名称 C:\Users\Thinkpad>db2 get db cfg for sample 数据库 sample 的数据库配置 数据库配置发行版级别 = 0 ...
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2018-11-30 11:42:22
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softmax #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import gluonbook as gb from mxnet import a ...
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2018-11-22 19:00:48
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目标检测 Region based network RCNN 一张图像生成1K~2K个候选区域 对每个候选区域，使用深度网络提取特征 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 使用回归器精细修正候选框位置 Selective Search 候选框生成 传统的生成方法，就是检测就是不同大小的滑 ...
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2018-11-19 12:40:20
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首先，说下多类分类和多标签分类的区别 多标签分类： 一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间是有关联的，比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签。很显然这两个标签不是互斥的，而是有关联的多类分类： 一个样本属于且只属于多个分类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的，比 ...
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2018-11-14 10:25:53
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1. 解决方法：把 F.log_softmax(x)改为F.log_softmax(x,dim=0) , 而且我发现改为F.log_softmax(x,dim=1)，这个到底哪个更合理需要进一步确认。 2. 解决方法：把 train_loss+=loss.data[0] 修改为 train_loss ...
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2018-11-13 20:16:09
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Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵（crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离，分类中广泛使用的损失函数，公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前 ...
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2018-11-10 16:42:35
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在阅读LIFT：Learned Invariant Feature Transform一文时，文中第1节提到为了保证端到端的可微性，利用softargmax来代替传统的NMS（非极大值抑制）来挑选极值点位置。由于只了解softmax，对于softargmax不甚了解，所以记录下来。 1）softma ...
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2018-11-09 22:53:59
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第五章中完整的训练MNIST数据的神经网络模型的程序代码中，直接运行程序的话会遇到以下的错误。 把下面的这行代码 tf.initialize_all_variables.run()AttributeError: 'function' object has no attribute 'run' ...
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2018-11-09 14:21:13
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神经网络详细介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35407734 激活函数 Sigmoid函数总结 https://blog.csdn.net/wolfblood_zzx/article/details/74453434 激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh， ...
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2018-11-06 18:14:42
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