卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy
全连接层到损失层间的计算 先理清下 从全连接层到损失层 之间的计算。 这张图的等号左边部分就是全连接层做的事，W是 全连接层的参数 ，我们也称为权值， X是全连接层的输入，也就是特征 。 从图上可以看出特征X是N*1的向量，这是怎么得到的呢？ X: 这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后得到的 ，假设全连接层前面连接的是一个卷积层，这个卷积层的输出是100个特征（也就是
相关文章
- 1. 卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
- 2. 卷积神经网络——对tf.nn.softmax，softmax loss和cross entropy的理解
- 3. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
- 4. 卷积神经网络之Softmax loss
- 5. softmax与cross-entropy loss
- 6. softmax 、softmaxt loss、cross-entropy
- 7. softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
- 8. 对softmax，softmax loss和cross entropy的理解
- 9. softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记
- 10. softmax和cross-entropy
- 更多相关文章...
- • 网络体系的构成和类型 - TCP/IP教程
- • 网络协议是什么？ - TCP/IP教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
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. Appium入门
- 2. Spring WebFlux 源码分析(2)-Netty 服务器启动服务流程 --TBD
- 3. wxpython入门第六步（高级组件）
- 4. CentOS7.5安装SVN和可视化管理工具iF.SVNAdmin
- 5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig对象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，问题记录
- 6. 一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树
- 7. 2018-04-12—（重点）源码角度分析Handler运行原理
- 8. Spring AOP源码详细解析
- 9. Spring Cloud（1）
- 10. python简单爬去油价信息发送到公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
- 2. 卷积神经网络——对tf.nn.softmax，softmax loss和cross entropy的理解
- 3. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
- 4. 卷积神经网络之Softmax loss
- 5. softmax与cross-entropy loss
- 6. softmax 、softmaxt loss、cross-entropy
- 7. softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
- 8. 对softmax，softmax loss和cross entropy的理解
- 9. softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记
- 10. softmax和cross-entropy