（二）深度学习入门之多分类问题的激活函数、损失计算、梯度下降

最新推荐文章于 2025-02-01 23:31:29 发布
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分类专栏： 深度学习

当需要实现多组输出时，可以使用多组权值向量。
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二分类问题使用的激活函数通常如下
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多分类问题使用的激活函数如下
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常见的两种损失计算公式如下，后者更适合多分类问题
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梯度下降法的结构
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应该注意学习率的选取
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TensorFlow使用声明式编程
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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 32万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
三、深度学习基础4（激活函数2）
myani的博客
04-25 1106
如何选择激活函数 选择一个适合的激活函数并不容易，需要考虑很多因素，通常的做法是，如果不确定哪一个激活函数效果更好，可以把它们都试试，然后在验证集或者测试集上进行评价。然后看哪一种表现的更好，就去使用它。 以下是常见的选择情况： 1、如果输出是 0、1 值（二分类问题），则输出层选择 sigmoid 函数，然后其它的所有单元都选择 Relu 函数。 2、如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用 Relu 激活函数。有时，也会使用 tanh 激活函数，但 Relu 的一个优点是：当是负值的时候，
二分类函数（机器学习）
公众号：风景邮递Yuan的博客
11-14 1989
推理时，我们预先设定一个阈值比如 0.5，则当推理结果大于 0.5 时，认为是正类；阈值也不一定就是 0.5，也可以是 0.65 等等，阈值越大，准确率越高，召回率越低；此函数实际上是一个概率计算，它把 (−∞,∞) 之间的任何数字都压缩到 (0,1) 之间，返回一个概率值。在二分类任务中，叫做Logistic函数，而在作为激活函数时，叫做Sigmoid函数。是任意阶可导的凸函数，有很好的数学性，许多数值优化算法都可以直接用于求取最优解。，就越接近标签值，那么误差越小，反向传播的力度就越小。
记7（激活函数+多层神经网络+梯度下降法及其优化
最新发布
qq_42888201的博客
02-01 356
激活函数：为了模拟非线性问题，又不能使得问题过于复杂，可以设计神经元对输入信号进行线性处理，得到的线性结果再输入非线性激活函数。
深度学习各种激活函数
Mr_wuliboy的博客
10-09 723
在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分（或者至少是几乎完全可微分的）。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题。因此，神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数（identity、sigmoid、ReLU 及其变体）。 下面是 26 个激活函数的图示及其一阶导数，图的右侧是一些与神经网络相关的属性。 1. Step 激活函数 Step 更倾向于理论而不是实
多标签分类的激活函数和损失函数
X_windy的博客
07-16 6398
刚入门DeepLearning不久，前一段时间一直在学习cifar10的分类，突然最近要做一个多标签的任务，突然有点不知所措，不知从何下手了。于是查阅了一些资料，了解一下多分类任务与多标签分类任务的异同。 -多分类任务：只有一个标签，但是标签有多种类别。 -多标签分类任务：一条数据可能有一个或者多个标签，比如一个病人的眼底检测报告，它可能被标记患...
深度学习基础（二）激活函数
u010554381的博客
03-11 1176
激活函数（也被称为激励函数）的意义就是加入非线性因素，使得神经网络具有非线性表达的能力。其必要条件是激活函数的输入和输出都是可微的，因为神经网络要求处处可微。(可微是指函数的各个方向可导，可微大于等于可导) 一、激活函数的定义与作用 1.定义。如下图所示，激活函数一般是在神经元的输入(inputs)经过加权求和之后，还继续被一个函数作用。该函数就是激活函数。 ...
深度学习入门：激活函数
07-04
1. **sigmoid函数**：sigmoid函数是最早被广泛使用的激活函数，它的输出值域在0到1之间，常用于二分类问题。然而，sigmoid在梯度消失问题上存在不足，当输入远离零时，梯度会变得非常小，导致训练过程中权重更新缓慢...
深度学习—00入门 神经网络 pytorch 损失函数 梯度下降
chengqingshihuishui的博客
12-24 843
深度学习基础介绍
PyTorch深度学习教程：激活函数与损失函数梯度分析
本压缩包包含了关于深度学习和PyTorch入门实战的重要知识点，尤其关注激活函数和损失函数（Loss）的梯度计算。通过视频教程、源代码和PPT，学习者可以系统地掌握深度学习中的关键概念和实用技能。本资源对于初学者和...
《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》
m0_66899623的博客
02-01 2080
梯度下降是一种用于优化数学函数的迭代算法，其核心目标是找到函数的最小值点。在深度学习中，这个函数通常是损失函数（Loss Function），它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。通过最小化损失函数，我们可以使模型的预测结果尽可能接近真实值。还是以房价预测为例，梯度下降是一种优化算法，用来找到公式中最优的 w 和 b，使得预测值和真实值之间的误差最小。我们可以把误差想象成一个“山谷”，而梯度下降就是我们一步步往下走，找到山谷的最低点。
机器学习各种激活函数比较
02-18
机器学习各种激活函数比较
【总结】激活函数 & 损失函数
学习 & 分享 ~
03-04 1911
S 型函数，也称为 S 型生长曲线、Logistic 函数。Sigmoid 函数常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到 (0,1) 之间，可以用来做二分类。定义域：任意实数 值域：0 到 1 计算公式：1/(1+exp(−x))1 / (1 + exp(-x))1/(1+exp(−x)) （1）函数特性（2）Sigmoid 函数公式 代码实现： （3）Sigmoid 函数的导数 代码实现： （4）Sigmoid 优点（5）Sigmoid 缺点由图可知，sigmoid 函数的导数从 0 开始向两边走，
激活函数(sigmoid、tanh、ReLU、softmax)
热门推荐
tcn760的博客
04-07 9万+
文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数 激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有sigmoid、tanh、relu、softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范围(-inf,inf)中的任意输入压缩到区间(0,1)中的某个值： sigmoid(x)=11+exp(−x)sigm
深度学习2-激活函数
08-21 599
激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，不同的激活函数适用于不同类型的任务。选择合适的激活函数，可以大大提高模型的性能和训练效率。
Softmax激活函数 以及 多分类问题的推导
Planes_Walker的博客
04-18 2130
Softmax激活函数函数： Softmax激活函数用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 某个神经元的输出的值i ，则经过SoftMax函数的输出为Si，公式为： 示意图如下： SoftMax的损失函数，以及下降方法： 要使用梯度下降，肯定需要一个损失函数，这里我们使用交叉熵作为我们的损失函数。也就是最小化训...
分类问题：激活函数
weixin_38906715的博客
05-17 454
分类问题：激活函数在做多分类任务的时候，最后一层用了sigmoid激活，结果发现有Loss的情况下，梯度为0，出现sigmoid导致的梯度消失问题，因此改用以下策略使用激活函数：二分类：Relu+输出层sigmoidsigmoid：输入一个实数，输出一个实数多分类：Relu+softmax激活函数softmax：输入一个向量，最后输出一个向量...
深度学习——激活函数
batian123的博客
09-04 3860
当 x0 时，则不存在饱和问题。所以，ReLU 能够在 x>0 时保持梯。ReLU 激活函数将小于 0 的值映射为 0，而大于 0 的值则保持不变，它。即：Softmax 就是将网络输出的。通过 softmax 函数，就。（也就是值对应最大的）节。，这种激活函数运算更为。，那么我们将它理解成。
【深度学习】深度学习中的10类激活函数
Nieson2012的专栏
11-18 1777
深度学习中常用的的激活函数包括了：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign、softplus。 激活函数可以分为两大类： 饱和激活函数：sigmoid、 tanh 非饱和激活函数:ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU 】、RReLU【随机ReLU】 相对于饱和激活函数，使用“非...
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