我尝试使用tensorflow构建Inception-v3 CNN来做音频分类，但它不起作用，我发现softmax之后的结果矩阵中的元素只有0或1，没有其他重用。像这样
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0
浏览 9提问于2018-01-03得票数 0
我开始使用tensorflow (来自咖啡馆)，我正在使用loss sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是The。现在，我想根据类别标签使用一个权重；我知道如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits (一种热编码)，这可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法对sparse_softmax_cross_entropy
浏览 1提问于2016-10-23得票数 14
我有以下问题:我想在Python中计算softmax函数，并得到一个意外的结果。return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)
它工作得很好，但我不知道为什么:它对矩阵的工作方式如下:如果我插入一个2x2矩阵A，输出就是另一个2x2矩阵。为什么会这样呢？它不应该返回不同大小的数组吗，因为矩阵的每个元素，即$x=A0,0</
浏览 0提问于2017-08-22得票数 0
我有一个矮小的矩阵： [2, 4, 5, 6], 我想将软件最大的函数应用到它的每一列在不报告整个循环的情况下，假设我将其用于第一列：w = np.exp(w) # compute softmax in two stepsw = w/su
浏览 0提问于2018-10-28得票数 1
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我希望得到0,1中3个动作的值，因此我将类Actor的输出层(第三层)从"tanh“函数改为文件"ddpg_orig_tf.py”中的"sigmoid“函数。然而，当我尝试这个算法来解决我的问题时，它只得到了0或1 { 0,1 }在3个动作中的值，而不是在间隔0，1中随时间变化。我认为问题不是激活函数，而是改为tan
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
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给定以下代码，我希望最后两行的行为相同，但不是这样。C[0, [0,1]] = np.matrix([[1, 2]]) # Throws an "array is not broadcastable to correct shape" error.D[0, [0,1]] = np.array([1, 2]) # Works too.更奇怪的是，如果只对矩阵C进行索引(而不
浏览 0提问于2012-09-23得票数 0
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我写了一个代码来获得斐波纳契数列，使用斐波那契矩阵的概念，灵感来自于这篇Instagram帖子def f(n):m=np.array([[1,1],[1,0]],dtype=np.int64)for i in range(0,n):return m1[0,1]
但在n=9
浏览 31提问于2021-05-29得票数 0
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由于my的输出是一个实数(即输出层有一个神经元)，并且是一个概率(所以在0，1范围内)，我认为应该使用softmax作为输出层(即输出神经元)的激活函数，以便将网络的输出压缩到0，1。由于这是一个回归任务，我选择使用mean_squared_error丢失(而不是通常用于分类任务的cross_entropy_loss，它通常与softmax配对)。知道为什么吗？软件最大和mean_squared_e
浏览 1提问于2020-09-15得票数 0
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我正在做一个青光眼检测CNN，我在最后的致密层得到了以下的错误信息，除了1以外的任何其他数字。由于分类的数量是2，我需要在激活函数之前给出ValueError: Error when checking target: expected activation_1 to have shape (2,但每当我使用Dense(1)运行代码时，我都会获得良好的准确性，但在测试期间，所有内容都被预测为来自同一个类。如何在不将密集层更改回Dense(1</e
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
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我是个机智的新手TensorFlow，最近几天我一直在学习它。我想了解的是，以下两种功能是否等效：softmax = tf.add(tf.matmul(x, weights), biases, name=scope.name)softmax = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, weights) + biases, name=scope.name)
如果它们实际上是不同的，主要的区别是什么？
浏览 1提问于2016-02-29得票数 2
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设A，B，X是二元矩阵(在F2中) {0,1}正值，其中A和B的大小为n×m，n>m (方程多于变量)。X是m×m矩阵。计算X，以便AX=B。
X=pinv(A)*B; 但结果是实数，而不是二进制(有限域F2的元素)。
浏览 3提问于2016-02-14得票数 0
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有趣的是，在我开始使用循环中的if语句之前，我的索引很好，我可以编译它。我相信我的问题是缺乏对scilab编程方法的熟悉。0.03230 // [m^2] dado pelo SolidWorksa(1)= (Emp-P)/ M
printf("\na_0</
浏览 2提问于2015-08-07得票数 1
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它通过两种方式加以修改：2)我的结果是二进制的:0或1import numpy as1s和0一样多)。W和b的值似乎总是在增加，可能是因为cross_entropy的值总是所有零的向量。RES: [
浏览 2提问于2015-12-16得票数 1
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我正在尝试处理从YOLO v5获得的数据，这是一个由4个值(posX，posY，SizX，Sizy)组成的数组，每个检测到的对象。现在，我知道几个检测是相关的，我想要一个神经网络来找到这种关系。对于每个数组输入，它应该返回一个2x4矩阵作为输出，或者，扁平，一个大小为8的数组。Sequential模型训练4017个样本： model = Sequential()
model.add(layers.Dense(256, activation="relu", name=
浏览 13提问于2021-04-21得票数 1
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我使用Sympy来集成一个Sympy矩阵，其组件依赖于变量(x，y)。对于单个变量x (或y)进行集成，并返回期望矩阵，该矩阵的分量是原始向量的分量的积分。I = sp.integrate(V,(x,0,1))最后，我想要一个双积分。我可以通过以下方法来完成这一任务I = sp.integrate(Ix,(y,0,1))
displa
浏览 6提问于2022-03-23得票数 0
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Ruby产生的结果是矩阵逆运算的分数，而不是矩阵乘法运算的分数。例如，以下代码：产生Matrix[[0]]而不是Matrix[[-1/4]]。为什么会有这种行为？
浏览 5提问于2015-08-30得票数 0
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我在VS 3.5框架中的图表控件有问题。我试着用x轴0和y轴1绘制一个图，但结果是画了一个图(1,1)。或结果
浏览 2提问于2013-09-25得票数 1
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关于Keras和分类
、、、
我有两个输入X和Y，输出C是一个热编码0,1或1,0。 ? X，Y(转置)矩阵的大小为2* 320，C的大小为1* 320。我应该如何在Keras中编写网络，以便： <>层0:有2个输入(和2个节点) <>第1层有4个单元和从第0层到第1层的线性激活函数 <>第2层有1个节点(和softmax<
浏览 35提问于2021-09-02得票数 0
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我想模拟的是，根据具有单一输入的训练数据，即学生的考试成绩，对学生通过或不通过一门课程进行分类。 我首先为1000名学生创建测试分数的数据集，该数据集的平均值为80，呈正态分布。然后，我为排名前300的学生创建了一个分类"1“(通过)，它基于种子的测试分数80.87808591534409。然后，正如您在下面或链接的Jupyter notebook中所看到的，我创建了一个
浏览 37提问于2020-06-13得票数 0
当我尝试使用tensorflow中的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits损失函数时，我得到了NaN。我有一个简单的网络，类似于：layer = tf.nn.relu(tf.matmul(layer, W2)+ b2)loss = tf.sparse_softmax_cross_
浏览 0提问于2016-09-20得票数 7
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