多分类逻辑回归基于逻辑回归(Logistic Regression,LR)和softMax实现,其在多分类分类任务中应用广泛,本篇文章基于tf实现多分类逻辑回归,使用的数据集为Mnist。

多分类逻辑回归的基础概要和在Spark上的实现可参考:

  • 多分类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)
  • 多分类实现方式介绍和在Spark上实现多分类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)

本篇文章涉及到的tf相关接口函数及释义如下:

tf.nn.softmax

Softmax 在机器学习和深度学习中有着非常广泛的应用。尤其在处理多分类(C > 2)问题,分类器最后的输出单元需要Softmax 函数进行数值处理。关于Softmax 函数的定义如下所示:


完整内容请阅读原文:https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/87970776


【技术服务】,详情点击查看: https://mp.weixin.qq.com/s/PtX9ukKRBmazAWARprGIAg


扫一扫 关注微信公众号!号主 专注于搜索和推荐系统,尝试使用算法去更好的服务于用户,包括但不局限于机器学习,深度学习,强化学习,自然语言理解,知识图谱,还不定时分享技术,资料,思考等文章!