使用 TensorFlow 學習 Softmax 回歸 (Softmax Regression) | by Airwaves | 手寫筆記 | Medium

Softmax 回歸

使用 TensorFlow 學習 Softmax 回歸 (Softmax Regression) Leo Chiu 8 min read · Aug 5, 2018 -- Share Softmax 回歸 Softmax 回歸是邏輯回歸 (Logistic Regression) 的推廣，邏輯回歸適用於二元分類的問題，而 Softmax 回歸適用於多分類的問題。 為什麼會說 Softmax 回歸是邏輯回歸的推廣？這是因為當分類數量等於 2 時，Softmax 回歸與邏輯回歸是一致的，詳細推導可以看 Logistic and Softmax Regression 。 Press enter or click to view image in full size Press enter or click to view image in full size 出自 What is Softmax Regression and How is it Related to Logistic Regression? Softmax 回歸是使用 Softmax 運算使得最後一層輸出的機率分佈總和為 1，舉一個例子，假設我們要辨識手寫數字 0~9，輸入一張數字的影像後，經由 Softmax 回歸，最後將會輸出該影像屬於 0 ~ 9 個別的機率為何，且其個別的機率總和為 1。 Softmax 運算 S

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• Yuna-yun Chao

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