Exercise:Softmax Regression 代码示例

最新推荐文章于 2021-11-28 21:19:47 发布
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#深度学习

本文详细介绍如何通过编写代码实现Softmax回归算法，包括成本函数计算、梯度计算及预测过程，并提供了一个具体的练习示例。

练习参考Softmax Regression












































softmaxCost.m 中加入代码：

M = theta*data;
M = exp(bsxfun(@minus, M, max(M, [], 1)));
P = bsxfun(@rdivide, M, sum(M));
M = log(P);
WD = lambda / 2 * sum(sum(theta.^2)); 
cost = -sum(sum(groundTruth.*M)) / size(M,2) + WD;
thetagrad = -(groundTruth - P) * data' ./ size(data,2) + lambda.*theta;


softmaxPredict.m中加入代码：

m = theta * data;  
[~,pred] = max(m);


softmaxExercise.m中设置DEBUG为false，运行。

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