Softmax多分类(机器学习)

之前的逻辑回归只能进行二分类。

我们现在使用Softmax进行多分类。

假如我们有的y有4个可选结果(如优秀、良好、及格、不及格)。

x是我们的输入

上面的z是通过输入,计算出的在这4个维度上的"中间值"。

经过这样处理,可以得到预测值为各数的概率。

推广:

接下来定义损失函数:

然后看一下Softmax在神经网络中的应用:

此时我们最后一层有10个神经元,那么输出向量也是10维的。

那么我们也应该有:

以此类推。

相关推荐
FreedomLeo133 分钟前
Python机器学习笔记(十三、k均值聚类)
python·机器学习·kmeans·聚类
最好Tony4 小时前
深度学习blog-Transformer-注意力机制和编码器解码器
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·自然语言处理·chatgpt
程序员一诺5 小时前
【机器学习】嘿马机器学习(算法篇)第11篇:决策树算法,学习目标【附代码文档】
人工智能·python·算法·机器学习
湫ccc5 小时前
《机器学习》从入门到实战(1)
人工智能·机器学习
Senar6 小时前
机器学习和前端
前端·人工智能·机器学习
四口鲸鱼爱吃盐6 小时前
Pytorch | 利用SMI-FGRM针对CIFAR10上的ResNet分类器进行对抗攻击
人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习·计算机视觉
云天徽上6 小时前
【机器学习案列】车牌自动识别系统:基于YOLO11的高效实现
人工智能·机器学习
一个处女座的程序猿7 小时前
LLMs之o3:《Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models》翻译与解读
人工智能·深度学习·机器学习
大写-凌祁7 小时前
2024国赛A题第一问
线性代数·算法·机器学习·数学建模
迪小莫学AI8 小时前
精准识别花生豆:基于EfficientNetB0的深度学习检测与分类项目
人工智能·深度学习·分类