JavaShuo
欄目
標籤
卷積神經網絡系列之softmax,softmax loss和cross entropy
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
全連接層到損失層間的計算 先理清下 從全連接層到損失層 之間的計算。 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? X: 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層,這個卷積層的輸出是100個特徵(也就是
>>阅读原文<<
相關文章
1.
卷積神經網絡系列之softmax,softmax loss和cross entropy的講解
2.
卷積神經網絡——對tf.nn.softmax,softmax loss和cross entropy的理解
3.
Softmax, stable softmax, softmax loss, cross entropy loss
4.
卷積神經網絡之Softmax loss
5.
softmax與cross-entropy loss
6.
softmax 、softmaxt loss、cross-entropy
7.
softmax,softmax loss和cross entropy的講解
8.
對softmax,softmax loss和cross entropy的理解
9.
softmax、cross entropy和softmax loss學習筆記
10.
softmax和cross-entropy
更多相關文章...
•
網絡體系的構成和類型
-
TCP/IP教程
•
網絡協議是什麼?
-
TCP/IP教程
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
•
Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
相關標籤/搜索
softmax
卷積神經網絡
神經網絡
entropy
卷積神經網絡-進化史
卷積神經網絡發展歷程
深度學習-卷積神經網絡
loss
cross
卷積網絡模型系列
XLink 和 XPointer 教程
網站品質教程
網站建設指南
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
css 讓chrome支持小於12px的文字
2.
集合的一點小總結
3.
ejb
4.
Selenium WebDriver API
5.
人工智能基礎,我的看法
6.
Non-local Neural及Self-attention
7.
Hbuilder 打開iOS真機調試操作
8.
improved open set domain adaptation with backpropagation 學習筆記
9.
Chrome插件 GitHub-Chart Commits3D直方圖視圖
10.
CISCO ASAv 9.15 - 體驗思科上一代防火牆
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
卷積神經網絡系列之softmax,softmax loss和cross entropy的講解
2.
卷積神經網絡——對tf.nn.softmax,softmax loss和cross entropy的理解
3.
Softmax, stable softmax, softmax loss, cross entropy loss
4.
卷積神經網絡之Softmax loss
5.
softmax與cross-entropy loss
6.
softmax 、softmaxt loss、cross-entropy
7.
softmax,softmax loss和cross entropy的講解
8.
對softmax,softmax loss和cross entropy的理解
9.
softmax、cross entropy和softmax loss學習筆記
10.
softmax和cross-entropy
>>更多相關文章<<