softmax

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    如何更改Keras中softmax輸出的溫度

    我目前正試圖重現以下文章的結果。 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ 我使用keano和theano後端。在文章中他談到了控制最終softmax層的溫度以提供不同的輸出。 溫度。我們也可以在採樣過程中使用Softmax 的溫度。將溫度從1降低到某些較低的數字（例如0.5）使得RNN更有信心，但其樣本中也更保守。相反，較高的
    python neural-network theano keras softmax 2016-05-16

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    與tensorflow語義分割 - ValueError異常的損失函數（稀疏SOFTMAX）

    所以，我工作的大樓基於一個完全卷積網絡（FCN），關Marvin Teichmann's tensorflow-fcn 我輸入的圖像數據，對於時間是750x750x3 RGB圖像。 通過網絡運行後，我使用shape [batch_size，750,750,2]的logits來計算我的損失。 這是一個二元分類 - 我這裏有2班，[0,1]在我的標籤（形狀[batch_sizex750x750]而這些
    python tensorflow image-segmentation softmax 2016-07-23

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    在張量流中獲取多個圖像文件作爲二維張量

    對於在python中使用tensorflow的softmax迴歸程序，我想將我的1000個jpeg圖像文件作爲2D張量x：[image index，pixel index]。 「圖像索引」是圖像，像素索引是該圖像的特定圖像像素。 模型等式是： y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) where: x = tf.placeholder(tf.float32,
    image numpy machine-learning tensorflow softmax 2016-07-24

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    Tensorflow：將Tensor轉換爲numpy數組然後傳遞給feed_dict

    我正在嘗試爲CIFAR分類構建softmax迴歸模型。起初，當我試圖將我的圖像和標籤傳入Feed詞典時，出現錯誤，表示Feed詞典不接受張量。然後，我使用.eval（）將它們轉換爲numpy數組，但程序掛在.eval（）行，並且不再繼續。我如何將這些數據傳遞給feed_dict？ CIFARIMAGELOADING.PY import tensorflow as tf import os im
    python neural-network tensorflow mnist softmax 2016-07-25

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    Softmax矩陣到0/1（OneHot）編碼矩陣？

    假設我有以下的張量t爲SOFTMAX函數的輸出： t = tf.constant(value=[[0.2,0.8], [0.6, 0.4]]) >> [ 0.2, 0.8] [ 0.6, 0.4] 現在，我想這個矩陣t轉換成類似於OneHot編碼矩陣的矩陣： Y.eval() >> [ 0, 1] [ 1, 0] 我熟悉c = tf.argmax(t)這會給我指數t
    python tensorflow softmax 2016-07-29

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    輸出激活與Softmax的轉換產生類似的值

    我訓練了一個簡單的可恢復網絡（62個輸入單元，124個隱藏/上下文單元，62個輸出單元）以預測句子中的後續單詞。我使用了sigmoid激活功能。 由於一些各種奇怪的原因，在訓練過程中不可能應用softmax。我的教授建議，我可以在之後將softmax應用於網絡輸出。矩陣有576行和62色。 所以我以下列方式實現中的R SOFTMAX： softmax <- function(outVec = NU
    r machine-learning neural-network recurrent-neural-network softmax 2016-08-02

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    正常softmax和採樣softmax之間有什麼區別？

    我正在學習seq2seq神經模型，我對常規softmax和採樣softmax感到困惑。我被告知，採樣的softmax主要用於大詞彙量。那麼誰能直觀地解釋兩者之間的區別？
    neural-network lstm softmax 2016-08-03

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    完全卷積網絡的每像素softmax

    我試圖實現類似完全卷積網絡的東西，其中最後的卷積層使用過濾器大小1x1並輸出'分數'張量。得分張量具有形狀[批次，高度，寬度，num_classes]。 我的問題是，tensorflow中的什麼函數可以爲每個像素應用softmax操作，而與其他像素無關。 tf.nn.softmax操作似乎不是爲了這樣的目的。 如果沒有這樣的操作可用，我想我必須自己寫一個。 謝謝！ 更新：如果我確實需要實現自己，我
    tensorflow image-segmentation softmax 2016-04-25

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    如何在softmax圖層讀取Tensorflow CNN爲整數？

    我的任務是按像素對圖像進行分類...因此圖像的每個像素都有一個類，並且CNN應該能夠讀出標籤圖像，使得每個像素都具有該類的離散值（0-19 ）。 我有一個美國有線電視新聞網，似乎做得很好，再現相對價值，所以它近似的標籤圖像的範圍爲0.00001和0.00002 ...但是，我很難得到交叉熵工作不僅僅是「好樣的」，因爲它是依靠圖像標籤矩陣與離散值： [[0, 1, 1, 1],[1,1,3,3],.
    python tensorflow softmax 2016-04-26

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    Tensorflow softmax函數返回一個熱門編碼陣列

    我有這段代碼，它可以計算我的convnet輸出預測的softmax函數。 pred = conv_net(x, weights, biases, keep_prob, batchSize) softmax = tf.nn.softmax(pred) 我的預測陣列是形狀[batch_size時，number_of_classes] = [128,6] 從該陣列的例子是行... [-2.695
    python machine-learning tensorflow deep-learning softmax 2016-08-05
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