a = tf.constant(36, name) b = tf.constant(10, name) c = tf.multiply(a,b) with tf.Session() as session: print(session.run(c)) a, b = #创建Tensorflow变量（此时，尚未直接计算） c = #实现Tensorflow变量之间的操作定义 tf.global_variables_initial
单层的感知机结构可写成以下公式： y=XW+b(y = Σxi*wi+b) 这里单层感知机的激活函数改成使用现代化的sigmoid激活函数 # 定义网络结构 x=tf.random.normal([1,3]) w=tf.ones([3,1]) b=tf.ones([1]) y = tf.constant([1]) with tf.GradientTape() as tape: tape.watc
sigmoid out' = sigmoid(out) # 把输出值压缩在0-1 import tensorflow as tf a = tf.linspace(-6., 6, 10) a tf.sigmoid(a) x = tf.random.normal([1, 28, 28]) * 5 tf.reduce_min(x), tf.reduce_max(x) x = tf.sigmoid(x) tf.reduce_min(x), tf.reduce_max(x) a
tf.nn.softmax( logits, axis = None, name = None dim = None ) 作用：softmax函数的作用就是归一化。 输入：全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits 输出：归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做probs,例如输出[0.4, 0.1, 0.2, 0.3],那么
# ---------------------------- #! Copyright(C) 2019 # All right reserved. # 文件名称：xxx.py # 摘 要：五种方式实现类别加权交叉熵 # 当前版本:1.0 # 作 者：崔宗会 # 完成日期：2019-x-x # ----------------------------- """ 标签为１的类别权重变为其他类别的１０
在分类问题中，交叉熵是经常选用的损失函数（loss） 关于交叉熵的详细解释请看这篇博客：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 在单分类问题中（即one-hot问题），通常使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=,labels=)函数，logits为神经网络最后一层的输出（注意
今天调用TensorFlow框架中的softmax_cross_entropy_with_logits()方法时，报了如下的错误： ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...) 这个函数现在不能按照以前的方式调用了，以前的调用方式如下： cost_sme =
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_wi
损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。一般而言，大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的。 哦豁，损失函数这么必要，那都存在什么损失函数呢? 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数。
一、函数 1 sigmoid 将一个数值通过函数映射到0-1之间。 sigmoid函数表达式如下 可以看到在趋于正无穷或负无穷时，函数趋近平滑状态，sigmoid函数因为输出范围（0，1
url: https://arxiv.org/abs/1503.02531 year: NIPS 2014   简介 将大模型的泛化能力转移到小模型的一种显而易见的方法是使用由大模型产生的类概率作为训练小模型的“软目标”  其中, T(temperature, 蒸馏温度), 通常设置为1的。使用较高的T值可以产生更软的类别概率分布。 也就是
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共
def virtual_adversarial_loss(logits, embedded, inputs, logits_from_embedding_fn): """Virtual adversarial loss. Computes virtual adversarial perturbation by finite difference method and power iteration, add
1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络，它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩。这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。这是通过精心的设计实现的，它允许增加网络的深度和宽度，同
