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家乐的深度学习笔记「4」 - softmax回归

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[TOC] ## softmax回归 线性回归模型适用于输出为连续值的情景,而softmax回归的输出单元由一个变成了多个,且引入了softmax运算输出类别的概率分布,使输出更适合离散值的预测与训练,模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值,其是一个单层神经网络,输出个数等于分类问题中的类别个数。 ### 分类问题 考虑一个简单的图像分类问题,其输入图像的宽和高均为2像素,且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。将图像中的4像素分别记为![](https://cdn.nlark.com/yuque/__latex/5128092ad6654b0601b029e7e14c3edb.svg#card=math&code=x_1%2C%20x_2%2C%20x_3%2C%20x_4&height=15&width=94),假设训练数据集中图像的真实标签为

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