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我正在尝试将Softmax与TensorFlow一起使用,但出现值错误
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>def Convolution(img): kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[180, 180, 3, 3], s -
Keras中3D张量上的Softmax层
我有以下网络: <pre><code>name</code></pre> 这是摘要: <pre><code>type</code></pre> 我有两个问题:</ -
为什么在softmax中使用温度?
我最近正在研究CNN,我想知道softmax公式中温度的作用是什么?以及为什么我们应该使用高温来查看概率 -
使用Pytorch
我正在使用Pytorch 1.3.0运行循环网络,其中输入是来自小概率语法(单次热编码)的单词,目标是输入之 -
使用python计算softmax激活函数
我试图编写一种方法来计算SoftMax激活函数,该函数采用矩阵或数组作为输入,并将softmax函数应用于每一 -
从scipy导入softmax并从sklearn导入后使用它的问题
我已经使用conda安装了scipy。 当我尝试从scipy导入softmax时出现错误: <pre><code>from scipy.special impo -
PyTorch中的MultiLabel软保证金损失
我想实现一个分类器,该分类器可以具有10个可能的类中的1个。我正在尝试使用MultiClass Softmax损失函数 -
使用预训练的模型焊炬在测试数据的预测上获得单调的结果
嗨,我是计算机视觉领域的新手,因此在pytorch上使用。 指出,为了获得我的二进制分类器的结果,我使 -
Softmax的派生输出非常大的形状
我正在使用<strong>反向传播算法</strong>创建一个基本的我的第一个手写数字识别神经网络,而没有任何框 -
当我有太多但全部需要时,如何预处理我的数据? 新答案上一个答案
我实际上是从CS BS大学毕业的几个月,而我的老板正在让我建立一个机器学习代理,以便我在两个月内从 -
Keras Softmax问题
我是Keras的新手,此刻有点困惑: <pre><code>def get_compiled_model(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.lay -
Word2vec中的Softmax层中的权重形状(跳过克)
我对Softmax层的权重形状有疑问。 假设我们的词汇量为10000个单词,而我们的“嵌入”层会将维数 -
Python:无法获得交叉熵以在神经网络中工作
我正在尝试使用交叉熵和softmax通过神经网络训练我的数据。 有2个具有100个神经元的隐藏层和一个具有10 -
如果softmax中未定义温度,是否表示温度为1?
我在任何地方都找不到此答案。如何在softmax实现中找到隐式温度?答案似乎应该存在于某处(可能非常 -
如何训练CNN分类器以突出显示前景图像?
我正尝试训练具有两个类别的二进制CNN分类器:具有特定对象(即人脸)的图像和不具有该对象的图像 -
Softmax函数无法预测
我有一个NN,在softmax之前的最后一层输出中,我有<code>17</code>个数字(每个患者每个数字)。 这些是数 -
自制的神经网络无法检测手写数字,但是对于其他基准数据集也可以正常工作
我从头开始创建了一个神经网络。对于某些基准数据集(例如鸢尾花,月球等),它可以正常工作,但 -
Keras分类交叉熵softmax输入.dim_size错误
我正在开发一个非常复杂的管道,该管道从TFRecords文件构建tf.Datasets并将它们与数据增强以及许多健全性 -
使用nn.CrossEntropyLoss()训练的网络的测试和置信度得分
我已经训练了具有以下结构的网络: <pre><code>Intent_LSTM( (attention): Attention() (embedding): Embedding(34601, 400) -
Pytorch中[-1,0]的尺寸范围是多少?
因此,我努力了解有关Pytorch中集合的一些术语。我一直遇到与张量的<em> range </em>错误有关的同类错误, -
Softmax激活实施
我目前正在用Java开发自己的神经网络。我已经实现了一些常见的激活功能,例如Sigmoid或ReLU,但是我不 -
softmax导数的实现
我知道那里已经有多个类似的问题,但仍然不是很了解softmax函数的派生形式。这就是我在Java中实现softma -
使用多个输出模型时,val_loss的计算方式有所不同
我对模型具有多个输出时keras如何计算val_loss感兴趣。假设我的模型中有6个softmax输出。 BCE是用于每个输 -
Keras与fit_generator发生错误:检查目标时出错:预期softmax_1具有形状(2,),但数组的形状为(1,)
我是初次使用keras。我的数据集很大,所以我正在重新编写代码以批量工作。我的发电机在这里: <pr -
无效的tf.gradients()结果-Tensorflow
<pre><code>a = tf.Variable([1,0.5],dtype=tf.float32) b = tf.Variable([1,3],dtype=tf.float32) c = a*b d = tf.Variable([1,1],dtype=tf.float32) -
如何使用Tensorflow.JS实现softmax
使用Tensorflow.JS,我试图使用softmax激活函数在最后一个密集层上运行机器学习模型。当我尝试运行它时, -
用Pytorch进行多类分类
我是Pytorch的新手,我需要澄清多类分类。 我正在微调DenseNet神经网络,因此它可以识别3个不同的 -
Amazon SageMaker soft max标签必须位于[0,num_class)中
我开始使用Xgboost解决多类分类问题,并尝试使用SageMaker HyperparameterTuner。看起来一切都配置正确,但是 -
TypeError:获取参数<tensorflow.python.keras.optimizer_v2.adam.Adam>的类型无效。无法将Adam转换为Tensor或Operation
大家好, 我正在尝试使用带有渐变带的adam优化器来建立softmax分类器。 在实现渐变磁带并收到以 -
如何绘制带有2个输出神经元的softmax二进制分类器的ROC曲线?
如何绘制离散输出标签为2列的roc曲线? 使用roc_curve()会给我一个错误: ValueError:不支