softmax分类器、和SVM比较和学习率

I'mVeryLow

于 2019-09-07 22:45:33 发布

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分类专栏：深度学习

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本文深入探讨了Softmax分类器的工作原理，解释了其如何将输入x映射为概率值y，适用于多分类问题。文章还提到了学习率在调整权重中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

softmax分类器

y代表的可以是0到1的概率值，x为负无穷到正无穷，或是以0.5为分界线，上面和下面分类别（二分类类别）。
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学习率： learning rate: w-=(Δw * LR)

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