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RSS订阅原创 Softmax激活函数详解
softmax函数是一种用于将一组数值转换为概率分布的激活函数。它的主要作用是将每个元素变换成一个介于0和1之间的值，并且这些值的总和等于1。数学公式如下：其中，( z_i ) 是输入向量中的第 ( i ) 个元素，( K ) 是输入向量的长度。Softmax函数：将一组数值转换为概率分布，每个值介于0和1之间，总和为1。用途：主要用于多分类问题，将模型的输出转换为概率分布。优势：提供概率解释，归一化输出，与交叉熵损失函数结合良好。示例：展示了如何在神经网络中使用softmax。
2025-02-13 16:02:06
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原创 深度学习中的argmax()函数：图像分类中的原理与应用详解
argmax()是深度学习分类任务中不可或缺的一环，它通过简单的索引操作将概率输出转化为具体的类别决策。理解其原理并熟练使用，是构建高效分类系统的关键步骤。在实际项目中，还需结合数据预处理、模型调优等环节，才能实现高精度的图像分类。
2025-02-13 15:56:15
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原创 基于Keras和PyTorch的CIFAR10图像分类模型实战：从数据加载到模型训练
CIFAR10是计算机视觉领域的经典入门数据集，适合验证小规模卷积神经网络的性能。本文将手把手教你用Keras构建一个**测试准确率超80%**的CNN模型，并详解数据增强、模型设计和训练技巧。
2025-02-12 19:33:06
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原创 Deep Learning中的损失函数
在深度学习中，损失函数（也称为成本函数或目标函数）是一个关键组件，用于量化神经网络生成的预测输出与给定数据集中的实际目标值之间的差异。根据问题的性质，会使用不同类型的损失函数，例如回归问题使用均方误差，分类问题使用交叉熵损失，选择合适的损失函数对于实现成功的模型训练和准确的预测至关重要。回归损失函数是一种数学函数，用于量化回归模型生成的预测值与数据集中的实际观测值（或目标值）之间的误差或差异。它是Huber损失的平滑近似，适用于希望在Huber损失的鲁棒性与均方误差的可微性之间取得平衡的场景。
2025-02-11 16:22:56
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原创 深度学习神经网络基本骨架详解 | 从理论到代码实践
本文将以PyTorch框架为例，深入解析神经网络的基本骨架结构，帮助读者快速掌握搭建神经网络的底层逻辑。
2025-02-05 16:42:48
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原创 《深度学习中的 DataLoader：定义、作用、用法及示例解析》
解锁数据加载的高效密码：DataLoader，深度学习中不可或缺的神器，快速掌握其核心用法与实战技巧！
2025-02-05 14:56:35
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1
空空如也
看看这个代码哪里出现错误了吗？
2022-04-24
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