神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概念

Softmax回归(Softmax Regression)是一种用于多分类任务的机器学习算法,特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。

原理

Softmax回归的主要思想是将原始的线性分数(得分)转化为类别概率分布,使得模型可以对多个类别进行分类。在Softmax回归中,每个类别都有一个权重向量和偏置项,将输入特征与权重相乘并添加偏置,然后通过Softmax函数将分数转化为概率。

Softmax函数可以将一个K维的向量(K个类别的分数)映射成一个K维的概率分布。假设有K个类别,对于给定的输入向量x,Softmax函数的计算公式如下:
神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归,神经网络补充,神经网络,神经网络,回归,人工智能
其中, P ( y = i ∣ x ) P(y=i | x) P(y=ix) 表示在给定输入x的情况下,样本属于第i个类别的概率, z i z_i zi 是输入x在第i个类别上的得分。Softmax函数的分母是对所有类别的得分进行指数运算后的和。

Softmax回归的训练过程通常使用交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss),用于衡量模型预测的概率分布与真实标签的差距。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-655645.html

代码实现

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(3, size=(100, 1))

# 对标签进行独热编码
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
y_onehot = encoder.fit_transform(y)

# 构建Softmax回归模型
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y_onehot, epochs=50, batch_size=32)

到了这里,关于神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归

    逻辑回归是一种用于二分分类问题的统计学习方法,尽管名字中带有\\\"回归\\\"一词,但实际上它用于分类任务。逻辑回归的目标是根据输入特征来预测数据点属于某个类别的概率,然后将概率映射到一个离散的类别标签。 逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出通过一

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-20-激活函数

    激活函数是神经网络中的一个重要组成部分,它引入了非线性性质,使得神经网络可以学习和表示更复杂的函数关系。激活函数对于将输入信号转换为输出信号起到了关键作用,它在神经元的计算过程中引入了非线性变换。 Sigmoid函数: Sigmoid 函数将输入映射到一个 0 到 1 的

    2024年02月12日
    浏览(47)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-62-池化层

    池化层(Pooling Layer)是深度学习神经网络中常用的一种层级结构,用于减小输入数据的空间尺寸,从而降低模型的计算复杂度,减少过拟合,并且在一定程度上提取输入数据的重要特征。池化层通常紧跟在卷积层之后,用于缩小卷积层输出的尺寸。 常见的池化操作包括最大

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-48-rmsprop

    RMSProp(Root Mean Square Propagation)是一种优化算法,用于在训练神经网络等机器学习模型时自适应地调整学习率,以加速收敛并提高性能。RMSProp可以有效地处理不同特征尺度和梯度变化,对于处理稀疏数据和非平稳目标函数也表现良好。 RMSProp的核心思想是根据参数梯度的历史

    2024年02月12日
    浏览(47)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-59-padding

    在深度学习中,“padding”(填充)通常是指在卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)等神经网络层中,在输入数据的周围添加额外的元素(通常是零),以调整输入数据的尺寸或形状,从而影响输出的尺寸。 主要目的是为了解决卷积层或池化层等操作对输入尺寸的影

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-01-二分分类

    二分分类是一种常见的机器学习任务,其目标是将一组数据点分成两个不同的类别。在二分分类中,每个数据点都有一个与之关联的标签,通常是“正类”或“负类”。算法的任务是根据数据点的特征来学习一个模型,以便能够准确地将新的未标记数据点分配到正确的类别中

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-60-卷积步长

    在深度学习中,卷积步长(convolution stride)是指在卷积操作中滑动卷积核的步幅。卷积操作是神经网络中常用的操作之一,用于从输入数据中提取特征。步长决定了卷积核在输入数据上的滑动间隔,从而影响输出特征图的大小。 卷积步长的值可以是正整数,通常为1、2、3等。

    2024年02月12日
    浏览(52)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-56-迁移学习

    迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习技术,旨在将在一个任务上学到的知识或模型迁移到另一个相关任务上,以提高新任务的性能。迁移学习的核心思想是通过利用源领域(source domain)的知识来改善目标领域(target domain)的学习任务。 迁移学习的优势在于可以充分利

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-17-计算神经网络的输出

    计算神经网络的输出通常涉及前向传播(Forward Propagation)的过程,其中输入数据通过网络的层级结构,逐步被传递并变换,最终生成预测结果。下面我将为你展示一个简单的神经网络前向传播的示例。 假设我们有一个具有以下参数的简单神经网络: 输入层:2个神经元 隐藏

    2024年02月12日
    浏览(42)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-57-多任务学习

    多任务学习(Multi-Task Learning,MTL)是一种机器学习方法,旨在同时学习多个相关任务,通过共享特征表示来提高模型的性能。在多任务学习中,不同任务之间可以是相关的,共享的,或者相互支持的,因此通过同时训练这些任务可以提供更多的信息来改善模型的泛化能力。

    2024年02月12日
    浏览(35)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包