导语：很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。...常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： ? ?...c） Softmax——Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。它与sigmoid函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为1。...这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。激活的神经元的组合会给出输出值。...21）数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。 ...常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： ? ?...使用ReLU函数的最主要的好处是对于大于0的所有输入来说，它都有一个不变的导数值。常数导数值有助于网络训练进行得更快。 c） Softmax——Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。...这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。激活的神经元的组合会给出输出值。...21）数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
一、前言 很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。...它被加到权重与输入相乘的结果中。基本上添加偏差的目的是来改变权重与输入相乘所得结果的范围的。添加偏差后，结果将看起来像a* W1 +偏差。这是输入变换的最终线性分量。...image 常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid 最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： ? image ?...c） Softmax Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。它与sigmoid函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为1。...这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。激活的神经元的组合会给出输出值。
很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。 ...常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： Sigmoid变换产生一个值为0到1之间更平滑的范围...c） Softmax——Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。它与sigmoid函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为1。...激活的神经元的组合会给出输出值。 一个很好的神经网络定义—— “神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络”经验“调整的相关权重。...21）数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。...常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： Sigmoid变换产生一个值为0到1之间更平滑的范围...c） Softmax——Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。它与sigmoid函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为1。...激活的神经元的组合会给出输出值。 一个很好的神经网络定义—— “神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络”经验“调整的相关权重。...21）数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
1、将输入图像传递到第一个卷积层中，卷积后以激活图形式输出。 图片在卷积层中过滤后的特征会被输出，并传递下去 2、每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。...常用的激活函数最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid ——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： Sigmoid变换产生一个值为0到1之间更平滑的范围...常数导数值有助于网络训练进行得更快 c） Softmax ——Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。 它与sigmoid函数是很类似的，区别就是输出被归一化为总和为1。...而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。 我们在运行网络时的目标是提高我们的预测精度并减少误差，从而较大限度地降低成本。 最优化的输出是那些成本或损失函数值最小的输出。...如果我将成本函数定义为均方误差，则可以写为： C= 1/m ∑(y–a)^2， 其中m是训练输入的数量，a是预测值，y是该特定示例的实际值。
它被加到权重与输入相乘的结果中。基本上添加偏差的目的是来改变权重与输入相乘所得结果的范围的。添加偏差后，结果将看起来像a* W1 +偏差。这是输入变换的最终线性分量。...常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： ? ?...c） Softmax——Softmax激活函数通常用于输出层，用于分类问题。它与sigmoid函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为1。...这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。激活的神经元的组合会给出输出值。...21）数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
你可能知道，一个函数的梯度给出了最陡的上升方向，如果我们取梯度的负值，它会给我们最陡下降的方向，也就是我们可以在这个方向上最快地达到最小值。...如果我们要计算损失函数对第一层权重参数的偏导数:我们首先让第一个线性表达式对权重参数求偏导,然后用这个结果乘上下一个函数（也就是激活函数）关于它前面函数输出内容的偏导数，一直执行这个操作,直到我们乘上损失函数关于最后一个激活函数的偏导数...Softmax激活和交叉熵损失函数 分类任务中，最后一层常用的激活函数是softmax函数。 ? softmax函数将其输入向量转换为概率分布。...当我们使用softmax激活时，我们在神经网络最后一层创建与数据集中类数量相等的节点，并且softmax激活函数将给出在可能的类上的概率分布。...因此，神经网络的输出将会把输入向量属于每一个可能类的概率输出给我们，我们选择概率最高的类作为神经网络的预测。 当把softmax函数作为输出层的激活函数时，通常使用交叉熵损失作为损失函数。
如果本文对你有帮助，请收藏&转发！ CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。...如果混淆LSTM仍然可以正常运行，但会给出错误的结果。 维度不匹配 如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。...常见的错误是在eval后忘记将模型设置回train模式，确定模型在预测阶段为eval模式。...像准确性这样的指标很容易计算，但在代码中添加错误也很容易。例如，检查您是否对批次维度进行了平均，而不是意外对类维度或任何其他维度进行平均。...这因为它在数值上更稳定，并在您的模型预测非常错误时防止出现任何不稳定性。如果您不使用logit损失函数，则当模型预测不正确的非常高或非常低的值时，您可能会遇到问题。
神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初始化模型参数 3.3 激活函数 3.3.1 激活函数有哪些 3.3.2 优缺点 3.3.3 为什么使用激活函数 3.3.4 人工神经网络中为什么ReLu...SGD：大部分时候你向着全局最小值靠近，有时候你会远离最小值，因为那个样本恰好给你指的方向不对，因此随机梯度下降法是有很多噪声的，平均来看，它最终会靠近最小值，不过有时候也会方向错误，因为随机梯度下降法永远不会收敛...的计算 一个简单的办法是将输出值 oio_ioi 当做预测类别是i的置信度，并将值最大的输出所对应的类别作为预测输出。...想要预测分类结果正确，我们其实并不需要预测概率完全等于标签概率，而平方损失则过于严格。改善这个问题的一个方法是使用更适合衡量两个概率分布差异的测量函数。...也就是说，交叉熵只关心对正确类别的预测概率，因为只要其值足够大，就可以确保分类结果正确。即最小化交叉熵损失函数等价于最大化训练数据集所有标签类别的联合预测概率。 7.
=0) 基于这样的修改，Miller 还做了实验，结果如下： 接下来我们看看 Miller 到底发现了什么错误。...Softmax 引出的问题 为什么说 softmax 不适合注意力机制，这还得从注意力机制可以做什么开始。...如果你是一个对存储占用非常敏感的 C 程序员，你可能接受不了这一数字，明明是 2 字节就能存储的东西，为什么偏偏要用 6KB？...如果你不想保留一些项，必须对 softmax 进行修改，否则结果就会产生扭曲。...然后，对这个方阵的每一行进行 softmax 操作，得到的概率用作矩阵中值向量的混合函数。概率混合后的与输入向量相加，将求和结果传递给神经网络进行进一步处理。 多头注意力每层并行执行多次上述过程。
神经网络中的每个「神经元」对其所有的输入进行加权求和，并添加一个被称为「偏置（bias）」的常数，然后通过一些非线性激活函数（softmax 是其中之一）来反馈结果。 ?...那么为什么「softmax」会被称为 softmax 呢？指数是一种骤增的函数。这将加大向量中每个元素的差异。它也会迅速地产生一个巨大的值。...此处你能看到每个数字对应的大约 1000 种书写形式，其中所有错误识别的数字列在顶部（有红色背景）。左边的刻度会给你一个粗略的分辨率精确度（正确识别的百分比）。...我们继续用 softmax 来作为最后一层的激活函数，这也是为什么在分类这个问题上它性能优异的原因。但在中间层，我们要使用最经典的激活函数：sigmoid 函数。 下面开始写代码。...如果得到的字符不是我们想要的，对比一下得到的与我们想要的，我们就对网络中的权重进行调整，从而得到更好的结果。 ? 但如果结果是错的怎么办？
注： 本文内容是对《机器学习数学基础》一书有关内容的补充资料。《机器学习数学基础》即将由电子工业出版社于2021年5月出版。...为了理解交叉熵损失函数，以及为什么同时用Softmax作为激活函数，特别撰写本文。 下面我们使用一个图像分类的示例，这个示例中包括狗、猫、马和豹。 ?...如上图所示，以Softmax函数作为激活函数，交叉熵损失函数旨在度量预测值（ ）与真实值之间的差距，如下图所示。 ?...例如，如果输入图片是狗，其真实值为 ，但通过深度学习模型，得到的预测值为 。我们的目标就是要让输出的预测值与真实值之间尽可能地靠近。...以前面提到的图片识别为例， 表示预测结果， 表示真实标签，如下图所示。 ?
基本上添加偏差的目的是来改变权重与输入相乘所得结果的范围的。添加偏差后，结果将看起来像a*W1+偏差。这是输入变换的最终线性分量。...常用的激活函数 最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU和softmax a）Sigmoid：最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为： ? ?...这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。激活的神经元的组合会给出输出值。...而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。 我们在运行网络时的目标是提高我们的预测精度并减少误差，从而最大限度地降低成本。最优化的输出是那些成本或损失函数值最小的输出。...21）数据增强（Data Augmentation）：数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
神经网络可以执行多种任务，从预测连续值（如每月支出）到对离散类别（如猫和狗）进行分类。 每个不同的任务将需要不同的损失类型，因为输出格式将不同。 具体任务将定义不同的损失函数。...之后，要确保它们都在0–1的范围内，并确保所有输出值的总和等于1，我们只需将每个指数除以所有指数的总和即可。 那么，为什么在归一化每个值之前必须将它们传递给指数呢？ 为什么我们不能仅将值本身标准化？...假设我们当前有两个模型（参数不同），这两个模型都是通过 sigmoid/ softmax 的方式得到对于每个预测结果的概率值： 模型1： 预测 真实 是否正确 0.3 0.3 0.4 0 0 1 (猪)...0.2 0 1 0 (狗) 正确 0.3 0.4 0.3 1 0 0 (猫) 错误 模型1对于样本1和样本2以非常微弱的优势判断正确，对于样本3的判断则彻底错误。...模型2对于样本1和样本2判断非常准确，对于样本3判断错误，但是相对来说没有错得太离谱。
它被加到权重与输入相乘的结果中。基本上添加偏差的目的是来改变权重与输入相乘所得结果的范围的。添加偏差后，结果将看起来像 a* W1 偏差。这是输入变换的最终线性分量。...（c） Softmax——Softmax 激活函数通常用于输出层，用于分类问题。它与 sigmoid 函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为 1。...神经网络的目标是找到一个未知函数的近似值。它由相互联系的神经元形成。这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。...激活的神经元的组合会给出输出值。 一个很好的神经网络定义： "神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络"经验"调整的相关权重。...21、数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
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