tensorflow 能拿到每个标签的概率值吗
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发布时间：2022-04-30 07:22
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时间：2022-06-19 00:50
交叉熵一开始是信息论上的概念，后来在机器学习中引入用来做误差度量的，它反映的是预测值和实际值之间的误差，机器学习通过不断减少这个误差，来达到构建预测模型的目的。如何通俗的解释信息熵，交叉熵和相对熵
Tensorflow—— tf.train.AdamOptimizer
Adam算法的命名源自Adaptive Moment Estimation，意指自适应矩估计。在概率论中，矩的概念涵盖了随机变量分布的特性。一阶矩代表随机变量的均值，而二阶矩则代表其方差，即样本值的平方平均值。Adam算法的创新之处在于根据损失函数对每个参数的梯度进行一阶矩估计和二阶矩估计，进而动态调整每个参数的学习速...
【TF2.1学习笔记5】常用函数
8. **独热编码**：在分类问题中，使用one-hot encoding制作标签，表示类别分布概率。9. **tf.nn.softmax**：作用是使网络输出符合概率分布，输出概率之和为1。10. **赋值操作**：更新参数值并返回，需先定义为可训练变量。不支持广播操作，参与赋值的变量形状需相同。11. **tf.math.argmax**...
如何用TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割
我们在输出层使用softmax函数，使输出项是概率值 probabilities = tf.nn.softmax(logits)创建一个函数，从checkpoint读入网络权值 init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(os.path.join(checkpoints_dir, 'vgg_16.ckpt'),slim.get_model_variables('vgg_16'))with tf.Session() as sess:加载权...
TensorFlow入门笔记(八) : 损失函数
通过Softmax处理，神经网络的输出变成了每个类别的概率，从而便于与期望概率进行比较。举例来说，对于样本(1,0,0)的实际答案和预测(0.5,0.4,0.1)，交叉熵可以衡量两者间的距离。预测(0.8,0.1,0.1)与实际答案的交叉熵更小，表明预测更接近实际。在TensorFlow中，`tf.nn.softmax_cross_entropy_...
一文详解Softmax函数
Softmax并非单一的硬决策，而是通过指数函数赋予每个分类一个概率值，体现了“软”决策的特点。它定义为[公式]，将多分类问题的输出转换成每个类别的概率。指数函数在此发挥了关键作用，尽管可能导致数值溢出，但通过减去最大值进行优化，避免了问题。在深度学习中，Softmax常与交叉熵损失函数一起使用，如...
softmax和cross-entropy是什么关系?
实际上，logits与log probability之间通过log操作进行联系。softmax可以理解为soft版本的argmax。argmax函数会从输入序列中选择出最大值，并将最大值设为1，其他值设为0。而softmax函数则是以概率的形式选择出最大值，且所有值都有可能被选为最大值，只是选中的概率会根据输入值的大小而变化。softmax的...
图像分割损失函数汇总
通过整合多个类别DICE，提高模型稳定性。BCE+Dice loss和Dice+Focal loss在数据平衡时表现良好，但对极度不平衡的数据可能效果不佳。Exponential Logarithmic loss通过标签频率平衡不同标签的重要性，引入额外参数。这些损失函数的选择需要根据具体任务和数据分布进行权衡。持续关注损失函数的最新进展。
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep...
Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-...
如何理解深度学习源码里经常出现的logits?
在TensorFlow中，我们通常称这些未经过归一化的数值为logits，而不是它们的数学定义。实际上，logits在深度学习模型中扮演着未加工的概率值角色，它们是概率分布的起点。softmax层通过对logits进行加和运算，将其转变为一个清晰、可解释的概率矩阵。理解这一点至关重要，因为logits的计算结果直接影响着模型的...
deepspeech网络结构详解
CTC算法实现了输入序列与标签序列之间的损失计算，无需进行切片、对齐等传统声学模型所需的步骤，极大地简化了处理流程。CTC损失的计算方法基于两条规则，其目标是最大化所有可能的输入序列到标签序列的生成概率和，通过取负对数转化为损失值，进而最小化损失。然而，计算满足条件的所有输入序列数量巨大，CTC...
