softmax分类器
softmax的输出（归一化的分类概率） 损失函数：交叉熵损失（cross-entropy loss） 其输入值是一个向量，向量中元素为任意实数的评分值 输出一个向量，其中每个元素值在0到1之间，且所有元素之和为1
相关文章
- 1. Softmax分类器
- 2. softmax分类器
- 3. 03 Softmax分类器
- 4. Softmax分类器的实现
- 5. 分类问题——Logistic分类器/softmax分类器
- 6. 多分类-softmax
- 7. softmax 分类函数
- 8. softmax的多分类
- 9. keras-softmax多分类
- 10. Softmax分类模型
- 更多相关文章...
- • typeHandler类型转换器 - MyBatis教程
- • IP地址的格式和分类 - TCP/IP教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 在windows下的虚拟机中,安装华为电脑的deepin操作系统
- 2. 强烈推荐款下载不限速解析神器
- 3. 【区块链技术】孙宇晨：区块链技术带来金融服务的信任变革
- 4. 搜索引起的链接分析-计算网页的重要性
- 5. TiDB x 微众银行 | 耗时降低 58%，分布式架构助力实现普惠金融
- 6. 《数字孪生体技术白皮书》重磅发布（附完整版下载）
- 7. 双十一“避坑”指南：区块链电子合同为电商交易保驾护航！
- 8. 区块链产业，怎样“链”住未来？
- 9. OpenglRipper使用教程
- 10. springcloud请求一次好用一次不好用zuul Name or service not known
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Softmax分类器
- 2. softmax分类器
- 3. 03 Softmax分类器
- 4. Softmax分类器的实现
- 5. 分类问题——Logistic分类器/softmax分类器
- 6. 多分类-softmax
- 7. softmax 分类函数
- 8. softmax的多分类
- 9. keras-softmax多分类
- 10. Softmax分类模型