Go语言Web框架
参考了python的flask框架设计.
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参考了python的flask框架设计.
我们希望并期望我们的网络能够从他们的错误中学习的很快,首先看一个小例子。 我们将训练这个神经元做一些非常简单的事情:把输入的1转换成输出的0。当然,如果我们不是用学习算法,可以很容易地计算出一个适当的权重w和偏差b。但是我们为了说明一些问题,就使用梯度下降法来学习权重和偏差,这对于后面的学习很有启发性。...
cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了,具体问度娘,这里主要介绍深度学习中,使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵,因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来,如下图,为“二元交叉熵”, 当我们的label标注结果0时,如下图右侧曲线,当预测结...
熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度。在信息论里面,熵是对不确定性的测量。 1.1 熵的引入 事实上,熵的英文原文为entropy,最初由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯提出,其表达式为: 它表示一个系系统在不受外部干扰时,其内部最稳定的状态。后来一中国学者翻译entropy时,考虑到entropy是能量Q...
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(logi...
什么是熵 熵(entropy)指的是体系的混乱的程度,它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量。熵由鲁道夫·克劳修斯(Rudolf Clausius)提出,并应用在热力学中。后来在,克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon...
nn.softmax 和 softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的区别 You have every reason to be confused, because in supervised learning one doesn't need to backpropagate to labels. They are considered fixed ground truth and only the weights need to be adjusted to match...
http://users.aims.ac.za/~mackay/sorting/sorting.html Heapsort, Quicksort, and Entropy Numerous web-pages compare heapsort and quicksort. Most of them say something along the lines of `both take an average time scaling as N log N, but A good implementation of QUICKSORT usually beats HEAPSORT in pr...
参考链接: torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction=‘mean’) 参考链接: class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None......
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 三者的异同 1、共同点 三者功能都是先计算输入 logits 的 softmax 分类,......
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