Aus der Deep-Learning-Klasse der Udacity ist der Softmax von y_i einfach das Exponential geteilt durch die Summe der Exponentiale des gesamten Y-Vektors: Wo S(y_i)ist die Softmax-Funktion von y_iund eist die Exponentialfunktion und jist die Nr. von Spalten im Eingabevektor Y. Ich habe folgendes...
Klassifizierungsprobleme wie die logistische Regression oder die multinomiale logistische Regression optimieren einen entropieübergreifenden Verlust. Normalerweise folgt die Kreuzentropieschicht der Softmax- Schicht, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugt. Im Tensorflow gibt es...
Ich frage mich, wie die Standardstartwerte in angegeben werden glm. Dieser Beitrag schlägt vor, dass Standardwerte als Nullen festgelegt werden. Das man sagt , dass es ein Algorithmus dahinter jedoch relevante Verbindung unterbrochen wird. Ich habe versucht, ein einfaches logistisches...