TensorFlow中的Softmax分类与MNIST数字识别实战

最新推荐文章于 2024-08-25 15:27:02 发布
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： tensorflow 分类 深度学习 人工智能
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这篇博客介绍了如何使用TensorFlow进行Softmax分类，通过MNIST数据集进行手写数字识别。首先讲解了Softmax分类的原理，接着详细阐述了MNIST数据集，然后展示了一个简单的全连接神经网络模型的实现过程，包括数据预处理、模型编译、训练和测试。最后，总结了Softmax分类在深度学习中的应用价值。

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目录

一、简介

二、Softmax分类的理解

三、MNIST数据集介绍

四、Softmax分类的TensorFlow实现

五、总结

一、简介

深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一，解决了包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等众多问题。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow实现Softmax分类，并将其应用在MNIST数字识别中，旨在给大家提供一个简单、有效的学习示例。

二、Softmax分类的理解

Softmax分类是多分类任务中常用的一种方法。该函数将每个类别的原始输出转化为概率形式，使得所有类别的概率之和为1，从而便于我们直观地解释模型的输出。它的表达式为：

其中x为模型的原始输出，i表示第i类。

三、MNIST数据集介绍

MNIST（Modified Nat

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使用TensorFlow进行Softmax分类：MNIST数字识别案例详解
CodeWOW的博客
09-22 98
在本文中，我们将使用TensorFlow库实现Softmax分类算法，以解决经典的MNIST数字识别问题。MNIST是一个常用的手写数字数据集，它包含了大量的手写数字图像，每个图像都对应一个标签，表示该图像所代表的数字。对于每个输入图像，Softmax分类器将输出一个10维的概率分布，表示该图像属于每个类别的概率。Softmax分类是一种多类别分类算法，它通过计算每个类别的概率来确定输入样本所属的类别。我们将首先介绍Softmax分类算法的基本原理，然后逐步实现代码来构建和训练一个Softmax分类器。
深度学习——使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别
一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！
05-21 1530
深度学习的旅程既充满挑战也极具魅力，从理论到实践的每一步都是对未知的探索。本文仅是入门指南，真正的学习在于不断实践与创新。你是否在深度学习项目中遇到过特别有趣或棘手的问题？你认为哪些资源或技巧对初学者尤其有帮助？欢迎在评论区分享你的故事和见解，让我们共同推动AI技术的进步。欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。DTcode7的博客首页。
TensorFlow - Softmax
二分掌柜的
09-19 1146
TensorFlow - Softmax flyfish 公式 sigma(z)j=ezj∑Kk=1ezksigma(z)j=ezj∑k=1Kezksigma (\mathbf {z} )_{j}={\frac {e^{z_{j}}}{\sum _{k=1}^{K}e^{z_{k}}}} 解释 K表示K维向量 类似一个向量里面有K个实数值，通过Softmax函数输出另一个向量，另一个向量...
tensorflow之softmax
12-22 693
softmax 就是把值做个映射，映射到0-1之间，并且映射之后，和为1. 举个例子： tt = tf.constant([1.0,2.0]) y = tf.nn.softmax(tt) with tf.Session() as sess: print(sess.run(y)) 输出  注意看1 argmax：返回最大数的索引 labels1=[[0, 0, 1], ...
tensorflow-softmax
weixin_30432179的博客
03-02 140
之前在softmax多分类中讲到多用交叉熵作为损失函数，这里顺便写个例子，tensorlflow练手。 # encoding:utf-8 import tensorflow as tf import input_data ### softmax 回归 # 自动下载安装数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data...
TensorFlow Softmax
ncst
07-03 765
TensorFlow Softmax The softmax 函数可以把它的输入，通常被称为 logits 或者 logit scores，处理成 0 到 1 之间，并且能够把输出归一化到和为 1。这意味着 softmax 函数与分类的概率分布等价。它是一个网络预测多酚类问题的最佳输出激活函数。 softmax
TensorFlow实战——Softmax分类MNIST
王勇的博客
08-01 532
下面代码使用Softmax分类MNIST，并绘制准确率随训练次数变化的关系图： （代码会自动下载MNIST数据集放在"MNIST_data/"文件夹中，若数据及存在则直接使用） # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.m...
TensorFlow模型移植Android：MNIST手写数字识别实战
2. **TensorFlow Python API**：使用TensorFlow的Python API，可以创建一个简单的神经网络模型，例如SoftMax Regression，来识别MNIST数据集中的手写数字。 3. **模型保存**：训练完成后，使用TensorFlow的`tf....
tensorflow 的 softmax
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07-19 705
对于tensorflow中的一些softmax的一些总结 softmax的简单说明： [x1,x2,x3]⟶softmax⟶[ex1,ex2,ex3]ex1+ex2+ex3[x1,x2,x3]⟶softmax⟶[ex1,ex2,ex3]ex1+ex2+ex3\left[ x_1,x_2,x_3\right] {\longrightarrow} {softmax} {\longrightarro...
TensorFlow教程02：针对机器学习初学者的MNIST实验——Softmax回归
北方大冬瓜的博客
05-03 4277
[小编推荐] 首先声明，这个教程的目标读者是机器学习和TensorFlow的新手。如果你熟悉MNIST和Softmax回归，有另外一篇快速教程你可以学习。开始学习这篇教程前，请确认你已正确安装TensorFlow。另外，本文由北方大冬瓜翻译，转载并注明版权，谢谢！ 我们知道MNIST中的每幅图像都是一个数字，不论它是0还是9。我们想在看到一幅图像时，能给出它是每一个数字的概率。比如，我们的明
tensorflow学习笔记四：mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试
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09-08 164
刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。 数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。借用极客学院的图表示如下：   其中，x1,x2...
Tensorflow之softmax学习
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实验代码如下：# 看懂这个例子 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("C:\\tmp\\tensorflow\\mnist\\input_data", one_hot=True) pri
第二课 Tensorflow实现softmax
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08-18 1155
使用tensorflow自带的手写数据集来完成按照像素的分类。使用softmax进行多分类.import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials import mnist from IPython.display import display, HTML import matplotlib.pypl
TensorFlow实践——Softmax Regression
null的专栏
04-18 1185
Softmax Regression是Logistic回归在多分类上的推广，对于Logistic回归以及Softmax Regression的详细介绍可以参见： 简单易学的机器学习算法——Logistic回归 利用Theano理解深度学习——Logistic Regression 深度学习算法原理——Softmax Regression 下面的代码是利用TensorFlow基本API实现的...
Tensorflow之softmax多分类(顺序编码|独热编码)
m0_64578069的博客
01-12 1985
对数几率回归解决的是二分类的问题，但对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数它是对数几率回归在N 个可能不同的值上的推广。神经网络的原始输出并不是一个概率值，实质上只是对输入的数值做了加权与非线性处理之后的值而已，那么如何将输出转换为概率分布？这就引入了softmax层。softmax激活要求每个样本必须属于某个类别，且所有可能的样本均被覆盖，softmax各样本分量之和为 1；当只有两个类别时，与对数几率回归（二分类）完全相同。
TensorFlow实现Softmax回归
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08-25 1099
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使用TensorFlow搭建模型之softmax模型详细解读(案例实战)
AI算法联盟
10-11 1039
一、mnist数据集说明 1.mnist数据集包含了各种手写数字图片，像素大小为28*28，灰色图像(图像形状为(28,28,1))，且有对应的标签，标注出这是数字几。图片像素数值介于0到1之间。如图对应的标签为5,0,4,1。 2.mnist数据集有55000张训练图像，10000张测试图像和5000张验证图像。784是由28*28平铺张开得到。 from tensorflow.exam...
tensorflow笔记：关于softmax函数
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当a>b，用softmax函数来计算取a和b的概率，a的softmax值大于b，所以a会经常被取到，而b偶尔会取到。不会想max函数只会取到a。softmax函数定义：假如有一个数组V，Vi是数组V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 经过softmax函数作用将输入映射到（0，1）的区间上，将各个值以概率的形式表现出来。...
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