softmax

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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits - ランクエラーここ

は私のコードです： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: y = tf.constant([0,0,1]) x = tf.constant([0,1,0]) r = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logit

tensorflow softmax cross-entropy 2017-09-27

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クラシファイアニューラルネットワークの最後のレイヤーは、シグモイドとソフトマックスの両方を使用していますか？

分類子ネットワークの非表示レイヤーは、非線形性を導入してデータを正規化するためにシグモイドまたは別のアクティベーション関数を使用しますが、最後のレイヤーではsoftmaxと組み合わせてシグモイドを使用しますか？ 私はそれが重要ではなく、ネットワークはどちらの方法でも訓練されると感じていますが、softmaxレイヤーだけを使用する必要がありますか？またはシグモイド関数を最初に適用する必要がありますか

neural-network classification softmax sigmoid 2017-10-06

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ソフトマックスでのバイナリ分類

バイナリクラシファイドで約98％の精度が得られるシグモイド活性化関数を使ってバイナリクラシファイアをトレーニングしています。 categorical_crossentropyでsoftmaxを使用してトレーニングした場合と同じは、精度が非常に低い（< 40％）。 binary_crossentropyのターゲットを0と1のリストとして渡しています。 [0,1,1,1,0]。 これはなぜ起こっている

binary classification keras softmax sigmoid 2017-08-21

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TensorFlowで巨大な正と負の値を持つ配列/ベクトルにsoftmaxを適用するにはどうすればよいですか？

TensorFlowで設定されたMNISTデータを持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練します。私は各画像の精度をMNISTテスト画像から計算し、10個の出力ノードの値を探します。私は（：How to get the value from each output-node during eval MNIST testdata in TensorFlow?ここではすべてのコードを参照して

python tensorflow softmax 2017-07-03

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Pythonのヤコビ行列をゼロから計算する

softmax関数の微分行列（Softmaxのヤコビ行列）を実装しようとしています。 IはXjのに対して、ソフトマックス（XI）の誘導体である数学的に知っている：赤デルタはクロネッカーのデルタである 。 は、これまでのところ、私が実装したものです： def softmax_grad(s): # input s is softmax value of the original input

python numpy deep-learning derivative softmax 2017-08-29

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softmaxの機能が必要なのはなぜですか？なぜ単純な正規化ではないのですか？

私は深い学習に慣れていないので、これは初心者の質問かもしれません。 私の理解では、マルチレイヤパーセプトロンのソフトマックス機能は、各クラスの正規化と確率の分配を担当しています。 もしそうなら、私たちは単純な正規化を使わないのはなぜですか？ ベクトルが得られるとします。x = (10 3 2 1) softmaxを適用すると、出力はy = (0.9986 0.0009 0.0003 0.0001)

neural-network deep-learning softmax 2017-08-30

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3次元配列でargmaxテンソルフロー関数を使うには？

tf.argmaxの3D配列の使い方を知りたい。 私の入力データがそのようなものです： [[[0, -1, 5, 2, 1], [2, 2, 3, 2, 5], [6, 1, 2, 4, -1]], [[-1, -2, 3, 2, 1], [0, 3, 2, 7, -1], [-1, 5, 2, 1, 3]]] そして、私はこのように、この入力データによってARGMAXの出力を取得したい：

python tensorflow softmax argmax 2017-09-01

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ニューラルネットワーク - Softmaxのクロスエントロピー損失の減少が精度の低下に対応

私はニューラルネットワークを訓練し、Tensorflowを使用しています。 私の費用関数は次のとおりです。 cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=prediction, labels=y)) は私のニューラルネットワークは、クロスエントロピー損失は、約50〜170Kへの劇的な改善を低下させる原因

machine-learning tensorflow neural-network softmax 2017-07-19

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Hierarchical Softmaxの出力レイヤーのユニット数

word2vecには、入力レイヤー、非表示レイヤー、出力レイヤーの3つのレイヤーがあります。 サイズがVのコーパスに対して伝統的なsoftmaxアプローチ を使用すると、出力レイヤーのユニット数もV（ワンホットベクトル入力）になります。 Hierarchical Softmaxを使用した場合、 という記事では、ハフマンバイナリツリー内にV-1ノードしか存在しないと記載されています。 この場合、出力

neural-network word2vec hierarchical softmax 2017-07-19

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TensorflowのSoftmax関数が正解を表示しない

Tensorflowのsoftmax関数をテストしていましたが、私が得た答えが正しいとは限りません。 したがって、以下のコードでは、khは[5,4]行列です。 softmaxkhは、khのsoftmaxマトリックスである必要があります。ただし、計算を行わなくても、特定の列または行の最大数値がkhであると、必ずしも最大数値がsoftmaxkhに対応しているとは限りません。 たとえば、最後の列の中央の

python tensorflow softmax 2017-07-20

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