softmax的输入维数
时间: 2024-03-31 13:30:07 浏览: 12
softmax函数是一种常用的激活函数,它通常用于多分类问题中,将输入转化为概率分布。softmax函数的输入维数可以是任意维度的向量。
具体来说,给定一个输入向量z = [z1, z2, ..., zn],其中zi表示第i个元素,softmax函数的计算公式如下:
softmax(z) = [e^z1 / (e^z1 + e^z2 + ... + e^zn), e^z2 / (e^z1 + e^z2 + ... + e^zn), ..., e^zn / (e^z1 + e^z2 + ... + e^zn)]
可以看出,softmax函数的输出是一个与输入维度相同的概率分布向量,其中每个元素表示对应类别的概率。
相关问题
利用softmax网络实现手写数字识别
手写数字识别是深度学习中比较基础的一个任务,可以使用softmax网络实现。以下是实现步骤:
1. 准备数据集:MNIST数据集是常用的手写数字识别数据集,包含60000个训练样本和10000个测试样本。可以使用tensorflow中的mnist模块加载数据集。
2. 数据预处理:将像素值转换为0到1之间的浮点数,将标签转换为one-hot编码。
3. 构建模型:softmax网络由一个全连接层和一个softmax层组成。全连接层将输入图像展平成一维向量,然后将向量传递给softmax层,softmax层输出每个类别的概率。
4. 训练模型:使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器训练模型。
5. 评估模型:使用测试集评估模型的准确率。
以下是代码实现:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 定义模型参数
learning_rate = 0.5
batch_size = 100
n_epochs = 10
# 定义输入和输出
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义模型
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
logits = tf.matmul(x, W) + b
y_pred = tf.nn.softmax(logits)
# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_true))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)
# 定义评估模型的准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y_true, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
n_batches = int(mnist.train.num_examples / batch_size)
for epoch in range(n_epochs):
for batch in range(n_batches):
x_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: x_batch, y_true: y_batch})
acc_train = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.train.images, y_true: mnist.train.labels})
acc_test = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_true: mnist.test.labels})
print("Epoch {}, train accuracy: {:.3f}, test accuracy: {:.3f}".format(epoch + 1, acc_train, acc_test))
```
运行代码后,输出每个epoch的训练集和测试集准确率。可以看到,随着训练轮数的增加,模型的准确率逐渐提高。
keras 三维数组输入
在 Keras 中处理三维数组输入通常需要使用 3D 卷积神经网络(CNN)模型。以下是一个处理三维数组输入的示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv3D, MaxPooling3D, Flatten, Dense
# 创建一个序列模型
model = Sequential()
# 添加一个三维卷积层
model.add(Conv3D(filters=32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu', input_shape=(width, height, depth, channels)))
# 添加一个三维最大池化层
model.add(MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2)))
# 添加扁平化层
model.add(Flatten())
# 添加全连接层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
# 添加分类器输出层
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
这里 `input_shape` 参数需要指定输入数据的形状,其中 `width`、`height`、`depth` 分别表示宽度、高度和深度,而 `channels` 表示通道数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)