pytorch学习-线性神经网络——softmax回归+损失函数+图片分类数据集

1.softmax回归

Softmax回归(Softmax Regression)是一种常见的多分类模型,可以用于将输入变量映射到多个类别的概率分布中。softmax回归是机器学习中非常重要并且经典的模型,虽然叫回归,实际上是一个分类问题

1.1分类与回归

回归是估计一个连续值,分类是预测一个连续的类别

示例:

1.2从回归到多类分类

区别:分类问题从单输出变成了多输出,输出个数为类别个数

注:类别可能是一个数,也可能是一串字符串(例如A类,1类等)

一位有效编码:规定的在一个位置上,其值为0或者1,1表示有效,0表示无效,有效的那一位为1,其余位全为0。

1.2.1无校验比例

不关心置信度的值是多少,只关心正确类别的置信度的值要远远高于其他非正确类的置信度。

1.2.2校验比例

1.2.3softmax和交叉熵损失

注:一般来说使用真实概率与预测概率的区别来作为损失

不关心非正确类的预测值,只关心正确类的预测值有多大

1.2.4总结

softmax回归是一个多分类分类模型

使用softmax操作得到每个类的预测置信概率,非负且和为1

2.损失函数

损失函数------用来衡量预测值和真实值之间的区别。

2.1常用损失函数

2.1.1 L2 Loss(均方损失)

注:当y和y' 相距比较远(横轴到零点的距离越远),梯度越大,对参数的更新越多,更新的幅度越大,反之亦然。

2.1.2 L1 Loss(绝对值损失函数)

2.1.3 Huber's Robust Loss(Huber 鲁棒损失)

3.图片分类数据集

实际操作和代码见链接

3.5. 图像分类数据集 --- 动手学深度学习 2.0.0 documentation

相关推荐
郭庆汝5 小时前
pytorch、torchvision与python版本对应关系
人工智能·pytorch·python
IT古董5 小时前
【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
神经网络·算法·机器学习
sealaugh327 小时前
aws(学习笔记第四十八课) appsync-graphql-dynamodb
笔记·学习·aws
水木兰亭8 小时前
数据结构之——树及树的存储
数据结构·c++·学习·算法
鱼摆摆拜拜8 小时前
第 3 章:神经网络如何学习
人工智能·神经网络·学习
cver1238 小时前
野生动物检测数据集介绍-5,138张图片 野生动物保护监测 智能狩猎相机系统 生态研究与调查
人工智能·pytorch·深度学习·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
aha-凯心9 小时前
vben 之 axios 封装
前端·javascript·学习
ytttr87312 小时前
matlab通过Q学习算法解决房间路径规划问题
学习·算法·matlab
点我头像干啥13 小时前
用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN):下一代动态深度学习模型
pytorch·深度学习·神经网络
IT古董13 小时前
【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(2)神经网络整体结构
pytorch·神经网络·算法