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caffe框架_陈可心_尚硅谷_cifar10数据集介绍_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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有如何指导完善相应的参数。 相反,最好使用不同的方法,以确保每当模型有错误答案时,始终存在强梯度。该方法基于结合最大似然性的S型输出单元。 S型输出单元定义为 其中σ是Sec.2中描述的逻辑Sigmoid函数。 3.10。 我们可以认为SigmOid输出单元有两个部分。首先,它使用Iinear层来计算Z = w> h + b。接下来,它使用SigmOid激活功能将COnVert Z转换为PrObabiIity。 我们暂时忽略对X的依赖,以讨论如何使用值Z定义y上的PrObabiIity分布。可以通过构造一个非标准化PrObabiIity分布P(y)来激发SigmOid,WhiCh并不等于1。除以适当的常数以获得有效的概率分布。如果我们假设未归一化的对数概率在y和Z处几乎相同,则我们可以求幂以获得未归一化的概率。然后我们进行归一化,以得出贝努利分布 由Z的SigmOidaI变换控制: log P5(y)= yZ(6.20) P5(y)= exp(yZ)(6.21) P(y)=eXP2(6.22) y = 0 exp(y0 Z) P(y)=σ((2y-1)Z)。 (6
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