Softmax和softmax loss的理解
轉載博客鏈接：http://www.javashuo.com/article/p-rrpkcppi-np.html 下圖展示的是全連接層的計算： 這張圖的等號左邊部分就是全連接層做的事，W是全連接層的參數，我們也稱爲權值，X是全連接層的輸入，也就是特徵。從圖上可以看出特徵X是N*1的向量，這是怎麼得到的呢？這個特徵就是由全連接層前面多個卷積層和池化層處理後得到的，假設全連接層前面連接的是一個卷積
相關文章
- 1. 對softmax，softmax loss和cross entropy的理解
- 2. softmax，softmax-loss，BP的解釋
- 3. softmax，softmax loss和cross entropy的講解
- 4. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
- 5. 10分鐘，關於softmax，softmax loss理解
- 6. softmax和softmax loss詳細解析
- 7. 筆記-softmax、softmax loss
- 8. Softmax vs. Softmax-Loss: Numerical Stability
- 9. SoftMax推導,SoftMax-Loss推導
- 10. softmax logistic loss詳解
- 更多相關文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • ARP協議的工作機制詳解 - TCP/IP教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • Docker 清理命令
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
相關文章
- 1. 對softmax，softmax loss和cross entropy的理解
- 2. softmax，softmax-loss，BP的解釋
- 3. softmax，softmax loss和cross entropy的講解
- 4. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
- 5. 10分鐘，關於softmax，softmax loss理解
- 6. softmax和softmax loss詳細解析
- 7. 筆記-softmax、softmax loss
- 8. Softmax vs. Softmax-Loss: Numerical Stability
- 9. SoftMax推導,SoftMax-Loss推導
- 10. softmax logistic loss詳解