softmax損失函數 在 mnist 上的二維分佈
訓練部分 import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
# number 1 to 10 data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True
相關文章
- 1. softmax 損失函數
- 2. softmax損失函數理解
- 3. 2.3 損失函數：Softmax分類器
- 4. 【損失函數系列】softmax loss損失函數詳解
- 5. arcface損失函數在mnist數據集上的實現
- 6. sigmoid二分類函數，softmax歸一化多分類函數 損失函數
- 7. 損失函數--交叉熵、softmax
- 8. logistic regression 和 softmax regression的損失函數
- 9. softmax交叉熵損失函數求導
- 10. 損失函數(二)
- 更多相關文章...
- • 在自己的 PC 上運行 ASP - ASP 教程
- • 服務器上的 XML - XML 教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • 常用的分佈式事務解決方案
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
