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目录
Softmax回归
损失函数
图片分类数据集
Softmax回归从零开始实现
Softmax回归简洁实现
Softmax回归
回归和分类的区别
回归问题举例上节课的预测房价问题，分类问题就是对样本进行分类
回归和分类的具体区别
假设真实的类别为第i个类别（值为1），其他类别都是假的（值为0），选择i最大化置信度
置信度的规则
选择i使得置信度远大于其他的类别的置信度
置信度相当于概率
y hat是一个长为n的向量 下面那个公式的操作是使得和为1，也就是说yi hat可以作为概率，两个Y的区别就可以作为损失
softmax的损失函数
softmax回归总结
损失函数
均方损失
蓝色：Y=0时，变化预测值Y’的函数（二次函数）
绿色：似然函数（高斯分布）
橙色：损失函数的梯度（穿过原点的一次函数），决定了如何更新参数
梯度和预测值的相对关系决定了参数更新的变化程度
L1损失函数
蓝色：预测值、绿色：似然函数、橙色：导数
好处：稳定
不好：零点处不可导
综合以上两种损失函数，自己造的完美损失函数
梯度和实际值的相对关系
图片分类数据集
Fashion-MNIST数据集
下载数据集到内存
transforms.totensor() 将图像数据转化为浮点数格式
train=true 下载训练数据集 download=true默认在网上下载
第一张图片的形状 1表示Channel 28x28
打标签、输出图像函数
输出
画两行，每行有九张图片
读取数据
shuffle 决定是否要打乱数据集的顺序
timer用来测试速度（读取数据的速度通常要比模型速度快很多）
下载数据集
resize可以选择把图片变得更大
Softmax回归从零开始实现
softmax是所有深度学习的基础
iter 训练集和测试集的迭代器
拉成向量（会损失信息，可以用卷积神经网络恢复）
矩阵求和
keepdim=true 表示还是二维矩阵 X是一个矩阵
实现softmax
一个实例
实现softmax回归模型
-1表示自动计算（实际表示批量大小）
举个例子
y_hat是预测值
y_hat [ [0,1], y] 拿出对真实标号那个类的预测值
实现交叉熵损失函数
预测类别与真实元素进行比较
评估任意模型的准确率
Accumulator
softmax回归训练
可视化
训练函数
优化损失函数
训练模型
对图片进行分类预测
Softmax回归简洁实现
