二分类问题

最新推荐文章于 2024-08-26 21:20:43 发布
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分类专栏： 卷积神经网络
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1 电影评论分类

模型：带有relu激活的Dense层堆叠

对于二分类问题，网络的最后一层应该是只有一个单元并使用sigmoid激活的Dense层，网络的输出应该是0-1的标量，表示概率值

对于二分类问题的sigmoid标量输出，应该使用binary-crossentroy（二元交叉熵）损失函数

实验：1 尝试增加或减少隐藏层的个数；

           2 尝试使用更多或更少隐藏单元；

           3 尝试使用mse损失函数代替binary-crossentroy；

           4 尝试使用tanh激活代替relu

Tensorflow 神经网络 二分类 多分类 输出层网络结构 与loss计算的from_logits设置
Forrest97的博客
05-13 4735
针对二分类问题，最后一层的输出可以采用不同的设置方式，关键是取决于目标值y_target的数据处理形式。 目录目标输出 （0 or 1）方案一方案二from_logits设置结果比较方案一方案二无概率处理结果目标输出 one_hot 编码（10 or 01） 目标输出 （0 or 1） 如果y_target处理成（N, 1）格式，即布尔型格式（但本质应该还是整型） 最后一层的网络结构，采用1个神经元的全连接网络： 方案一 tf.keras.layers.Dense(1) #最后层 model.compil
简单的二分类实践（附代码）
weixin_43789781的博客
03-19 2085
首先导入基本所需的数据库 ## **** ## 基础函数库 import numpy as np ## 导入画图库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ## 导入逻辑回归模型函数 from sklearn.linear_model import LogisticRegression **** 紧接着构建自己所需的数据集，并查看模型的权重w。 ## 构造数据集 x_fearures = np.array([[-1, -2], [
为模型选择正确的最后一层激活
qq_38253054的博客
05-31 336
问题类型 最后一层激活 损失函数 二分类问题 sigmoid binary_crossentropy 多分类、单标签问题 softmax categorical_crossenrtopy 多分类、多标签问题 sigmoid binary_crossentropy 回归到任意值 无 mse 回归到0-1范围内的值 ...
第四篇： 二分类
汤姆鱼
07-11 572
1、在二分类中，输出的结果是离散型的； 2、前向传播步骤:forward propagation step; 方向传播步骤:backward propagation step; 3、实例:Cat vs Non-Cat 对应的特征向量: 后续课程常用的符号: x:表示一个输入训练集 y:表示输出结果,取值为(0,1); 单独的样本:...
神经网络最后一层处理
I‘m Frank Lee
03-14 6578
神经网络最后一层处理回归任务分类任务二分类多分类 通常，根据目标任务的不同，神经网络的最后一层处理方式也会不同。这篇文章将根据任务类型分别讨论。 回归任务 如果目标任务的预测值在 (−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞)，一般默认不使用激活函数，意味着神经网络的输入和输出是线性关系。不过，以这种目标为任务的神经网络，一般在隐藏层使用非线性激活函数，在输出层不使用激活函数。 如果目标任务的预测值在 [0,+∞)[0,+\infty)[0,+∞)，一般使用ReLU，例如房价预测的回归任务。
《机器学习》—— 支持向量机（SVM）实现二分类问题
weixin_73504499的博客
08-26 2930
一、什么是支持向量机（SVM）、二、示例：支持向量机（SVM）实现二分类问题
《机器学习》—— 随机森林实现二分类问题
weixin_73504499的博客
08-23 2357
一、什么是随机森林、二、随机森林的主要特点、三、随机森林参数、四、案例的代码实现
【深度学习】使用神经网络实现二分类问题
wongwongwong
02-10 5006
目录 问题描述： 代码实现： 1.引入依赖，加载数据 2.数据处理和数据编码 3.构建网络 4.编译模型 5.数据可视化 代码展示： 实现截图： 训练过程 可视化 参考： 问题描述： 使用keras中的顺序模型来分类keras电影评论数据集的二分类问题 代码实现： 1.引入依赖，加载数据 from cProfile import label from keras.datasets import imdb import numpy as np from keras imp.
逻辑回归解决二分类问题（一）
Alin_Zhang
04-19 6388
文章目录Binary ClassificationLogistic RegressionLogistic Regression Error (Cost function) 逻辑回归模型一般用来解决二分类问题。 Binary Classification 一般的二分类问题，输出 yyy 只有 {0, 1} 两个离散值，也有 {-1, 1} 的情况。 以一个图像识别问题为例，判断图片中是否有猫存在，0...
深度学习的二分类问题（电影评论分类）
XMTX4234的博客
10-19 2033
用神经网络解决基本的二分类问题。
超详细推导逻辑回归公式与代码实现(二分类与多分类)
芒果不茫的博客
07-27 1462
本文使用梯度下降法对逻辑回归进行训练，使用类似于神经网络的方法进行前向传播与反向更新，使用数学公式详细推导前向传播与反向求导过程，包括二分类和多分类问题，最后用python代码实现鸢尾花分类（不使用算法库）
训练神经网络解决二分类问题的原理
RSstudent的博客
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训练神经网络解决二分类问题的原理
二分类数据集全部预测到了同一类
qq_42037837的博客
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学习率设置 之前设置了0.1， 0.01，0.0001，0.00001进行训练，但全数据集全部预测到了同一类。 检查 从权重开始检查，发现学习率为0.1的时候，第一个epoch的模型权重就已经很小很小了，目前猜测是学习率太大，现在从0.0000001开始试。 总结： 试了常见的学习率后，结果仍一点都不变，一定要及时检查更新的权重。 ...
LSTM原理解读汇总
微电子学与固体电子学-俞驰
04-14 646
[1]提到，所谓的"门"就是那个乘法单元 [2]总的图如下: 上图以及本文的公式其实来自[3] LSTM是复杂版本的RNN 图上的标示解释如下: 标记 含义 乘以一个因子 两路进行计算 其中一路的数据 两路做点积运算+偏置 把相同的结果传给两路 LSTM是复杂版本的RNN 图上的标示: ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)f_t=\sigma(...
深度学习常见问题分类的最后一层激活函数和损失损失函数
qq_35672147的博客
12-21 1992
二分类、多分类与多标签问题的区别,对应损失函数的选择,你知道吗？
weixin_33796177的博客
07-01 1万+
二分类、多分类与多标签分类问题使用不同的激活函数和损失函数，结论见文末总结（如果你赶时间可以直接看结论，但建议有时间时回过头来看看分析更有助于理解）。 更多人工智能基础知识见 望江小车车的博客 二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设...
分类模型的最后一层输出是什么？
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说起这个问题，那就不可避免要提到激活函数，常见的有sigmoid和softmax，损失函数则是交叉熵。 通过help(roc_auc_score)得到官方的某个解释： roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None, max_fpr=None, multi_class='raise', labels=Non...
pytorch做二分类，多分类以及回归任务
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QLMX
08-30 1万+
【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类，多分类以及回归任务 1.简介 本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多。有个小哥提到让整理一下，就花了几天时间整理了一份，没有很仔细调试过，有问题请读者指出。下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接。 2. ...
uniapp框架推荐
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