利炳根

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发布时间:2017-07-09 15:09:50

ensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类。数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本。样本标注信息,label,10维向量,10种类one-hot编码。训练集训练模型,验证集检验效果,测试集评测模型(准确率、召回率、F1-score)。
......【阅读全文】

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发布时间:2017-05-19 12:12:57

回答多选项问题,使用softmax函数,对数几率回归在多个可能不同值上的推广。函数返回值是C个分量的概率向量,每个分量对应一个输出类别概率。分量为概率,C个分量和始终为1。每个样本必须属于某个输出类别,所有可能样本均被覆盖。分量和小于1,存在隐藏类别;分量和大于1,每个样本可能同时属于多个类别。类别数量为2,输出概率与对数几率回归模型输出相同。......【阅读全文】

阅读(233) | 评论(0) | 转发(0)
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