2025年8月29日
第七章 手写数字识别
摘要： ##手写数字识别 # 对分类任务而言，标签不可以用数值表示，而应该用向量表示（向量有相似度）。因此，我们需要将标签转换为独热编码形式（onehot ）。 # 导入必要的库 import numpy as np # numpy库 import os # 操作系统库 import struct # 数据 阅读全文
posted @ 2025-08-29 17:33 李大嘟嘟 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
softmax和交叉熵的配合求导
摘要： 由计算结果可见，softmax和交叉熵结合之后求导，就是softmax之后的结果减去对应的y值，由此进行反向传播。 https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/129185574 阅读全文
posted @ 2025-08-29 17:27 李大嘟嘟 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
多元交叉熵
摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/56638625 阅读全文
posted @ 2025-08-29 17:18 李大嘟嘟 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
独热编码（onehot）
摘要： enumerate() 是 Python 中一个非常实用的内置函数，它用于在遍历一个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）的同时，获取每个元素的索引和值。 为什么需要 enumerate()？ 在没有 enumerate() 之前，如果你想同时获取索引和值，通常需要手动维护一个计数器： fruits 阅读全文
posted @ 2025-08-29 16:42 李大嘟嘟 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
softmax及优化
摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/168562182 这个更清楚些 https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853 def softmax(x): max_x = np.max(x, axis=-1, k 阅读全文
posted @ 2025-08-29 16:25 李大嘟嘟 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)