AlexNet网络中的softmax层怎么计算的
时间: 2024-05-18 20:12:17 浏览: 11
在AlexNet网络中,softmax层用于分类任务的输出,它将输入的特征向量映射到类别概率分布。具体地,softmax层的输入是一个向量,表示网络最后一层的特征表示,其每个元素表示该类别的得分。softmax层的输出是一个概率分布,其中每个元素表示对应类别的概率值。
softmax层的计算公式如下所示:
$$
y_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^K e^{z_j}}
$$
其中,$z_i$ 是softmax层的输入向量中第 $i$ 个元素,$K$ 是类别数,$y_i$ 是输出向量中第 $i$ 个元素。具体地,对于输入向量中的每个元素,都会计算其指数值,然后将所有指数值求和,最后将每个指数值除以求和值,获得对应的类别概率值。
相关问题
AlexNet网络计算混淆矩阵matlab
很抱歉,我是一名AI语言模型,无法提供您所需的计算混淆矩阵的Matlab代码。但是,以下是一个可能有用的AlexNet网络的Matlab实现示例,您可以参考其中的代码和结构:
```
% AlexNet implementation in Matlab
% Load data
imds = imageDatastore('path/to/images','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
imds = shuffle(imds);
% Split data into training, validation and testing sets
[imdsTrain,imdsValidation,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.6,0.2,0.2,'randomized');
% Define network architecture
layers = [
imageInputLayer([227 227 3])
convolution2dLayer(11,96,'Stride',4,'Padding',0)
reluLayer
maxPooling2dLayer(3,'Stride',2)
crossChannelNormalizationLayer(5)
convolution2dLayer(5,256,'Stride',1,'Padding',2)
reluLayer
maxPooling2dLayer(3,'Stride',2)
crossChannelNormalizationLayer(5)
convolution2dLayer(3,384,'Stride',1,'Padding',1)
reluLayer
convolution2dLayer(3,384,'Stride',1,'Padding',1)
reluLayer
convolution2dLayer(3,256,'Stride',1,'Padding',1)
reluLayer
maxPooling2dLayer(3,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(4096)
reluLayer
dropoutLayer(0.5)
fullyConnectedLayer(4096)
reluLayer
dropoutLayer(0.5)
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLayer
classificationLayer];
% Define training options
options = trainingOptions('sgdm',...
'MiniBatchSize',32,...
'MaxEpochs',10,...
'InitialLearnRate',0.0001,...
'LearnRateSchedule','piecewise',...
'LearnRateDropFactor',0.1,...
'LearnRateDropPeriod',5,...
'ValidationData',imdsValidation,...
'ValidationFrequency',10,...
'Plots','training-progress');
% Train network
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
% Test network
YPred = classify(net,imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
% Display confusion matrix
figure
plotconfusion(YTest,YPred)
```
请注意,此示例是一个二分类问题,因此网络的输出层只有两个节点。如果您的问题是多类别分类,则需要相应地更改输出层的节点数。
alexnet网络图像分类
AlexNet是2012年ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)图像分类比赛的冠军,它标志着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。AlexNet是由Alex Krizhevsky等人提出的深度卷积神经网络,它包含了8层神经网络,其中5层为卷积层,2层为全连接层,最后一层是softmax输出层。该网络使用ReLU作为激活函数来加速训练,使用数据增强和dropout来防止过拟合。
AlexNet采用了大型卷积核,最大池化和并行计算,这种设计有助于提高网络的精度和计算效率。此外,AlexNet使用了GPU并行计算,使得训练速度快了很多。
AlexNet在ILSVRC图像分类比赛中的表现给深度学习在计算机视觉领域的应用带来了极大的推动力。它的成功证明了深度学习在计算机视觉领域的可行性,并带来了一系列的深度学习模型和算法。
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