学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考：https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 交叉熵参考博客：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.h ...
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2020-01-01 23:40:54
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来源：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的 ...
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2020-01-01 18:58:50
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URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数，利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练，在扩大类间差异的同时缩写类内差异，提升模型的鲁棒性。为了直观的说明softm... ...
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移动开发 时间：
2019-12-25 23:34:57
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# 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim from tensorflow.examples.tutorials.mn... ...
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Web程序 时间：
2019-12-19 21:05:40
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import tensorflow as tf # 1. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。 # 假设词汇表的大小为3， 语料包含两个单词"2 0" word_labels = tf.constant([2, 0]) # 假设模型对两个单词预测时，... ...
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编程语言 时间：
2019-12-19 16:16:25
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先说一下，ML小白。 这是第一次写个人博客类似东西， 主要来说说看 sigmoid 函数，sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid函数的表达式的和图像 sigmoid函数表达式如下 这就是sigmo ...
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2019-12-17 15:08:32
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[TOC] 博客： "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比， 一共有$K$类，令网络的输出为$[\hat{y}_1,\dots, \hat{y}_K]$，对应每个类别的概 ...
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2019-12-13 00:02:56
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1. Sigmod 函数 1.1 函数性质以及优点 其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。 其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b + w1*x1 + w2*x2。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知，其结果趋 ...
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2019-12-09 13:51:04
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处理文本 长距离依赖关系 处理变长输入序列 原理 展开之后是一个$T$层的前馈神经网络 计算公式 $$net_t = Ux_t + Wh_{t 1}$$ $$h_t = f(net_t)$$ $$y = g(Vh_T)$$ $f$为激活函数，$g$为最后的分类函数(如Softmax) $U$为输入层 ...
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2019-11-24 17:17:35
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很好的一篇文章，不愧是reid大组中山大学Weishi-Zheng老师的工作 文章的基本出发点很有意思：用source domain的feature做作为参考，衡量target domain images是否相似，从而构成正负样本进行contrasive learning和domain adapti ...
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2019-11-23 21:57:49
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