MNIST 인 간단한 3 계층 신경망에서 backpropagation을 이해하려고합니다. weights 및 bias 인 입력 레이어가 있습니다. 라벨은 MNIST이므로 10 클래스 벡터입니다. 두 번째 레이어는 linear tranform입니다. 세 번째 계층은 출력을 확률로 얻는 softmax activation입니다. Backpropagation은 각
다른 주류 심층 학습 프레임 워크와 함께 벤치 마크를 만들기 위해 tensorflow에서 softmax 회귀 모델을 구현하려고합니다. tensorflow가 feed_dict issue이므로 공식 문서 코드가 느립니다. 나는 tensorflow 상수로 데이터를 제공하려고 노력하고 있지만 그것을 수행하는 가장 효율적인 방법을 모른다. 지금은 단 하나의 배치를
2 차원 배열이 있고 softmax 함수를 현명한 방식으로 적용하고 싶습니다. 그것은 다음을 시도하십시오 [[ 0.26894142 0.73105858]
[ 0.00247262 0.99752738]
[ 0.99752738 0.00247262]]
작업이 현명한 행을 적용되었음을 의미 : 나는 다음과 같은 출력을 얻을 결과 value = numpy.arr
softmax 회귀를 사용하여 신경망을 만들려고합니다. 나는 다음과 같은 회귀 식을 사용하고 있습니다 : 내가 1000x100의 입력이 있다고 할 수 있습니다. 즉, 10x10 크기의 이미지가 각각 1,000 개 있다고 가정 해 보겠습니다. 이제 이미지가 A, B, C, D, E, F, G, H, I, J의 문자 이미지라고 가정하고 이것을 예측하려고합니다.
나는 숫자를 분류하기 위해 caffe/example/mnist 네트워크를 사용하고 있습니다. 내가 네트워크에 숫자의 그림을 줄 때 잘 작동하는 것처럼 보입니다. 그러나 네트워크에 숫자가 아닌 그림을 주면 무언가 훈련 된 네트워크 softmax 계층이 항상 확률 1과 다른 값 0을 갖는 확률을 제공합니다. [0,0,0, ..., 1 , 0,0,0]. 나는 그
CAFFE에 prototxt을 정의하는 동안, 나는 우리가 입력 데이터는 각 클래스에 속하는 확률을 반환합니다 때로는 우리가, 내가 Softmax 계층을 SoftmaxWithLoss 알고 사용 마지막 레이어 유형으로 Softmax를 사용 때때로 발견,하지만 SoftmaxwithLoss도 반환 것으로 보인다 계급 확률은 무엇입니까? 또는 두 레이어 유형의 사
프리 트레이닝 모델 (VGG 19)을 DIGITS에 사용하려고하지만이 오류가 발생합니다. ERROR: Your deploy network is missing a Softmax layer! Read the documentation for custom networks and/or look at the standard networks for examples 저는
저는 프로그래밍에 초보자입니다. 특히 tensorflow로 프로그래밍하는 것이 좋습니다. 나는 그것을 사용하는 것을 이해하기 위해 장난감 문제를 만들고있다. 그런 경우 나는 분모가 모든 클래스의 합이 아닌 샘플 된 클래스의 합계 인 softmax와 같은 함수를 만들고 싶습니다. def my_softmax(X,W, num_of_samples):
K
일반 TensorFlow 예제부터 시작하겠습니다. 내 데이터를 분류하려면 내 데이터가 여러 개의 독립적 인 레이블 (확률의 합이 1이 아님)을 전달하기 때문에 여러 개의 레이블 (이상적으로는 복수 softmax 분류 자)을 사용해야합니다. 구체적으로 retrain.py에 add_final_training_ops() 이러한 라인은 final_tensor =
방금 TensorFlow로 게임을 시작했습니다. tf.placeholder과 (과) tf.nn.softmax (으)로 작업 할 수 없습니다. 이 코드는 다음과 같습니다. import tensorflow as tf
import numpy as np
shape = [1, 3]
value = 0.
probs = tf.constant(value, sh