[Image](/uploads/documents/8/3/4/f/834f86860b2730b22010f22656592e71/p9_1.jpg) ## Therefore |x←WPUT|LOGIT|SOFTMAX|CROSS-ENTROPY|1.0|| |---|---|---|---|---|---| ## Numerical Stability ## ☀️ ☁️ ☁️ In [17]: x=torch [18]: w=torch.randn(10,784) In [19]: logits=x@w.t() Out[20]: torch.Size([1, 10]) In [34]: pred=F.softmax(logits, dim=1) Out[37]: torch.Size([1, 10]) In [40]: pred_log=torch.log(pred) In [41]: F.cross_entropy(logits

LOSS及其梯度 主讲人：龙良曲 ## Typical Loss ## Mean Squared Error ## Cross Entropy Loss binary multi-class +softmax Leave it to Logistic Regression Part ## MSE $$ \begin{aligned} ■ loss=\sum[y-(xw+b)]^{2}\end{aligned} ...]) - [w1 grad, w2 grad...] ### loss.backward() w1.grad w2.grad ## Softmax - soft version of max LOGITS SCORES SOFTMAX PROBABILITIES $$ y\begin{bmatrix}2.0\longrightarrow\\1.0\longrightarrow\\0 ### F.softmax ## ☀️ ☁️ ☁️ In [29]: a=torch.rand(3) # tensor([0.1440, 0.5349, 0.7022]) In [33]: a.requires_grad() Out[33]: tensor([0.1440, 0.5349, 0.7022], requires_grad=True) In [34]: p=F.softmax(a,dim=0)

2023年04月 ## 本章目录 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ### 1. 小批量梯度下降 ## 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 小批量梯度下降 ## 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent） 梯度下降的每一步中，用到了一定批量的训练样本 47c87c33d45000790224cffe/p5_2.jpg) ### 2. 优化算法 01 小批量梯度下降 ## 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 伦敦温度的例子 $$ \theta_{1}=40^{\circ}\mathrm{F} $$ $$ \theta_{2}=49^{\circ}\mathrm{F} $$ $$ 87c33d45000790224cffe/p17_1.jpg) ### 3. BatchNorm 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 超参数调整的方法  假

☐ ☐ ☐ 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 ## 第五部分 目录 - 手写体数字 MNIST 数据集介绍 • MNIST Softmax 网络介绍 • 实战 MNIST Softmax 网络 • MNIST CNN 网络介绍 - 实战 MNIST CNN 网络 # 手写体数字 MNIST 数据集介绍 ## MNIST 数据集介绍 MNIST 是一套手写体数字的图像数据集，包含 Label: 2 Label: 1 Label: 3 Label: 1 Label: 4 Label: 3 Label: 5 Label: 3 Label: 6 Label: 1 MNIST Softmax 网络介绍 ## 感知机模型 1957年，受 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 在神经元建模方面工作的启发，心理学家 Frank Rosenblatt 参考大脑中 的辉煌。  ## MNIST Softmax 网络 将表示手写体数字的形如 [784] 的一维向量作为输入；中间定义2层 512 个神经元的隐藏层，具备一定模型复杂度，足以识别手写体数字；最后定义1层10个神经元的全联接层，用于输出10个不同类别的“概率”。

Let's work on the model. We use a pre-trained ResNet50 model with the top (softmax) layer replaced with a new softmax layer with 102 units (one unit for each class). Additionally, we add the recommended ResNet50(**core_args) core.trainable = False # Create the full model with input, preprocessing, core and softmax layers. model = tf.keras.Sequential([ layers.Input([IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3], dtype=tf Flatten(), layers.Dropout(DROPOUT_RATE), layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax') ]) adam = optimizers.Adam(learning_rate=LEARNING_RATE) model.compile(

6 定义优化算法 ..... 103 3.3.7 训练 ..... 104 3.4 softmax 回归 ..... 105 3.4.1 分类问题 ..... 106 3.4.2 网络架构 ..... 106 3.4.3 全连接层的参数开销 ..... 107 3.4.4 softmax 运算 ..... 107 3.4.5 小批量样本的矢量化 ..... 108 3 .... 111 3.5.2 读取小批量 ..... 113 3.5.3 整合所有组件 ..... 114 3.6 softmax 回归的从零开始实现 ..... 115 3.6.1 初始化模型参数 ..... 115 3.6.2 定义 softmax 操作 ..... 116 3.6.3 定义模型 ..... 117 3.6.4 定义损失函数 ..... 117 3 5 分类精度 ..... 118 3.6.6 训练 ..... 119 3.6.7 预测 ..... 122 3.7 softmax 回归的简洁实现 ..... 123 3.7.1 初始化模型参数 ..... 124 3.7.2 重新审视 Softmax 的实现 ..... 124 3.7.3 优化算法 ..... 125 3.7.4 训练 ..... 125 多层感知机

顺序 (Sequential) 模型 3.1.2 指定输入数据的尺寸 3.1.3 编译 3.1.4 训练 3.1.5 例子 3.1.5.1 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类 3.1.5.2 基于多层感知器的二分类 3.1.5.3 类似 VGG 的卷积神经网络 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类 [source] ..... 109 5.9.3 ELU [source] ..... 110 5.9.4 ThresholdedReLU [source] ..... 110 5.9.5 Softmax [source] ..... 110 5.9.6 ReLU [source] ..... 111 5.10 标准化层 Normalization ..... 112 5.10.1 BatchNormalization 142 10 激活函数 Activations ..... 143 10.1 激活函数的用法 ..... 143 10.2 预定义激活函数 ..... 143 10.2.1 softmax ..... 143 10.2.2 elu ..... 143 10.2.3 selu ..... 144 10.2.4 softplus ..... 144 10.2.5 softsign

个类别的概率。需要求出每个样本的概率最大值，则可以通过 tf.reduce_max 函数实现： In [16]: x = torch.randn([4,10]) # 模拟数据 x = torch.softmax(x, dim=1) # 转换为0~1区间的概率 value, idx = torch.max(x, dim=1) # 统计概率维度上的最大值 value, idx # 打印最值和最值所在位置 算准确率。考虑 100 个样本的预测结果，通过 torch.argmax 获取预测类别，实现如下： In [24]: out = torch.randn([100,10]) out = F.softmax(out, dim=1) # 输出转换为概率 pred = torch.argmax(out, dim=1) # 计算预测值 pred # 打印预测结果 out[24]: tensor([4 率之和为1的约束。 如何实现此约束逻辑呢？可以通过在输出层添加 Softmax 函数实现。Softmax 函数定义为 $$ Softmax(z_{i})\triangleq\frac{\mathrm{e}^{z_{i}}}{\sum_{j=1}^{d_{out}}\mathrm{e}^{z_{j}}} $$ Softmax 函数不仅可以将输出值映射到 [0,1] 区间，还满足所有的输出值之和为

points are linearly separable. We can train a model with a single fully connected layer followed by a softmax activation, since it is a binary classification task. An important caveat is that the model quality along with it. We use a single hidden layer network $ ^{9} $ with a softmax classification head for this task. The size of the softmax classification head is equal to the vocabulary size because the final sequence to reduce each input to a single vector. The result is passed through a few dense layers and a softmax activation to generate an output tensor of size num_classes. This is similar to the Word2Vec example

activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) Where. • Line 1 imports Sequential model from Keras models • Line 2 imports Dense layer dropout layer (Dropout API) to handle over-fitting. - Line 9 adds final dense layer (Dense API) with softmax activation (using Activation module) function. Keras also provides options to create our own customized function is an important concept in ANN and activation modules provides many activation functions like softmax, relu, etc., - Loss module - Loss module provides loss functions like mean_squared_error, mean_absolute_error