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RSS订阅原创 交叉熵总览
binary_cross_entropy 用于二分类问题，需要经过 sigmoid 激活函数，而 cross_entropy 用于多分类问题，不需要 softmax 激活函数。选择合适的函数取决于你的问题和模型的输出形式。output位置的输入是模型输入的原始分数即可，不需要经过softmax的激活函数。输入的target即为样本的标签，要求其元素的数据类型为整数类型，表示每个样本的真实类别。部分可以看出，这个位置的输入需要经过归一化，将值映射到0-1之间的对样本的预测。下面举例说明：# 示例用法。
2023-12-26 17:36:34
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原创 Transformer学习笔记
上图是《Attention Is All You Need》一文中transformer网络模型结构图，先总览一下。接下来会详细说明我对于这个网络的理解。
2023-12-13 16:14:51
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空空如也
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