vgg概率加起来不是1，pytorch
VGG是一种深度卷积神经网络模型，它在计算机视觉领域被广泛应用于图像分类和目标识别任务。VGG模型由牛津大学的研究团队提出，其特点是网络结构简单、层次清晰，通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取图像特征。
VGG模型中最常用的版本是VGG16和VGG19，分别由16个和19个卷积层组成。这些卷积层都使用了3x3的卷积核和ReLU激活函数，通过不断缩小图像尺寸和增加通道数来提取更高级别的特征。最后，全连接层将提取到的特征映射到不同的类别上。
VGG模型在图像分类任务中表现出色，但其输出的概率并不一定加起来等于1。这是因为VGG模型的最后一层是使用Softmax函数进行分类，Softmax函数会将输出的原始分数转化为概率分布。然而，由于计算机浮点数的精度限制，以及模型训练过程中的一些优化技巧，可能导致输出的概率并不精确地加起来等于1。
对于解决VGG模型输出概率不为1的问题，可以采取以下方法：
- 进行概率归一化：将模型输出的概率进行归一化处理，使其加起来等于1。可以通过除以概率之和来实现归一化。
- 使用其他归一化方法：除了简单的除法运算，还可以使用其他归一化方法，例如Softmax函数的变体或其他数学技巧来处理概率值。
- 忽略概率和阈值：在某些情况下，概率和阈值并不是非常重要，可以忽略不计。例如，在一些二分类任务中，只需要判断最高概率是否超过某个阈值即可。
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if __name__ == '__main__':
浏览 0提问于2023-04-27得票数 0
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\\vgg11\\vgg16.pt'
#image = r'C:\Userspreds = torch.argmax(probs, dim=1) return preds']
2021-04-08 12:
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for param in vgg16.features.parametersn_epochs+1):
train_loss = 0.0
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[0. 0. 0. ...
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