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wiki百科:softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间。 一、疑问 二、知识点 1. softmax函数公式的意义 在softmax函数,输入向量z的值有正有负,正数表示对应的特征对分类结果是积极的,负数 阅读全文
posted @ 2018-04-03 11:45
天涯惟笑
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一、疑问 二、常用激活函数 1. Sigmoid sigmoid将输入实数值“挤压”到0到1范围内。更具体地说,很大的负数变成0,很大的正数变成1。它对于神经元的激活频率有良好的解释:从完全不激活到在求和后的最大频率处的完全饱和( saturated )的激活。然而现在sigmoid函数实际很少 阅读全文
posted @ 2018-04-03 11:45
天涯惟笑
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一、疑问 1. assignments1 linear_svm.py文件的函数 svm_loss_naive中,使用循环的方式实现梯度计算 linear_svm.py文件的函数 svm_loss_vectorized中,梯度的向量化实现 SVM的损失函数在某个数据点上的计算: 对函数进行微分,比如对 阅读全文
posted @ 2018-04-03 11:44
天涯惟笑
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一、知识点 1. 计算机识别物体面临的困难 视角变化(Viewpoint variation) :同一个物体,摄像机可以从多个角度来展现。 大小变化(Scale variation) :物体可视的大小通常是会变化的(不仅是在图片中,在真实世界中大小也是变化的)。 形变(Deformation) :很 阅读全文
posted @ 2018-04-03 11:43
天涯惟笑
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