分类：Softmax

2021
08-08

Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用详解

一、函数解释1.Softmax函数常用的用法是指定参数dim就可以：（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为1。（2）dim=1：对每一行的所有元素进行softmax运算，并使得每一行所有元素和为1。classSoftmax(Module):r"""AppliestheSoftmaxfunctiontoann-dimensionalinputTensorrescalingthemsothattheelementsofthen-dimensionaloutputTensorlieintherange[0,1]and... 继续阅读 >

2021
08-08

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比torch.nn.Softmax作用：1、将Softmax函数应用于输入的n维Tensor，重新改变它们的规格，使n维输出张量的元素位于[0,1]范围内，并求和为1。2、返回的Tensor与原Tensor大小相同，值在[0，1]之间。3、不建议将其与NLLLoss一起使用，可以使用LogSoftmax代替之。4、Softmax的公式：参数：维度，待使用softmax计算的维度。例子：#随机初始化一个tensora=torch.randn(2,3)print(a)#输出tensor#初... 继续阅读 >

2020
10-08

PyTorch: Softmax多分类实战操作

多分类一种比较常用的做法是在最后一层加softmax归一化，值最大的维度所对应的位置则作为该样本对应的类。本文采用PyTorch框架，选用经典图像数据集mnist学习一波多分类。MNIST数据集MNIST数据集(手写数字数据集)来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST).训练集(trainingset)由来自250个不同人手写的数字构成,其中50%是高中学生,50%来自人口普查局(theCensusBureau)... 继续阅读 >

2020
09-29

Softmax函数原理及Python实现过程解析

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1],形成概率分布。常见的其他归一化方法，如max-min、z-score方法并不能保证各... 继续阅读 >