pytorch学习-线性神经网络——softmax回归+损失函数+图片分类数据集
1.softmax回归
Softmax回归(Softmax Regression)是一种常见的多分类模型,可以用于将输入变量映射到多个类别的概率分布中。softmax回归是机器学习中非常重要并且经典的模型,虽然叫回归,实际上是一个分类问题

1.1分类与回归
回归是估计一个连续值,分类是预测一个连续的类别

示例:

1.2从回归到多类分类

区别:分类问题从单输出变成了多输出,输出个数为类别个数

注:类别可能是一个数,也可能是一串字符串(例如A类,1类等)
一位有效编码:规定的在一个位置上,其值为0或者1,1表示有效,0表示无效,有效的那一位为1,其余位全为0。
1.2.1无校验比例

不关心置信度的值是多少,只关心正确类别的置信度的值要远远高于其他非正确类的置信度。
1.2.2校验比例


1.2.3softmax和交叉熵损失

注:一般来说使用真实概率与预测概率的区别来作为损失
不关心非正确类的预测值,只关心正确类的预测值有多大
1.2.4总结
softmax回归是一个多分类分类模型
使用softmax操作得到每个类的预测置信概率,非负且和为1
2.损失函数
损失函数——用来衡量预测值和真实值之间的区别。

2.1常用损失函数
2.1.1 L2 Loss(均方损失)



注:当y和y‘ 相距比较远(横轴到零点的距离越远),梯度越大,对参数的更新越多,更新的幅度越大,反之亦然。
2.1.2 L1 Loss(绝对值损失函数)


2.1.3 Huber’s Robust Loss(Huber 鲁棒损失)


3.图片分类数据集
实际操作和代码见链接
3.5. 图像分类数据集 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation
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