目录 一、nginx配置文件介绍 二、nginx的核心功能 1&#xff09;反向代理 <1>正向代理 <2>反向代理 <3>准备工作 2&#xff09;负载均衡 3&#xff09;负载均衡策略 4&#xff09;动静分离 三、Nginx的高可用性 1&#xff09;准备两台虚拟机并都安装…

一.什么是反向代理 反向代理&#xff08;Reverse Proxy&#xff09;方式是指以代理服务器来接受Internet上的连接请求&#xff0c;然后将请求转发给内部网络上的服务器&#xff0c;并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接的客户端&#xff0c;此时代理服务器对外就…

01-Nginx安装 Nginx 是一款 轻量级 的 Web 服务器/ 反向代理 服务器及 电子邮件 &#xff08;IMAP/POP3&#xff09;代理服务器&#xff0c;并在一个BSD-like 协议下发行。由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发&#xff0c;供俄国大型的入口网站及搜索引擎Rambler&#xff08…

LOGSOFTMAX CLASS torch.nn.LogSoftmax(dim: Optional[int] None) 将函数应用于n维输入张量。 LogSoftmax公式可以简化为&#xff1a; Shape: Input: (∗) where ∗ means, any number of additional dimensions Output: (∗) , same shape as the input Parameters dim…

1.从两个角度理解 &#xff08;1&#xff09;信息论中交叉熵 H ( p , q ) − ∑ x p ( x ) l o g ( q ( x ) ) H ( p ) D K L ( p ∣ ∣ q ) H(p,q)-\sum_xp(x)log(q(x))H(p)D_{KL}(p||q) H(p,q)−x∑​p(x)log(q(x))H(p)DKL​(p∣∣q) p是指真实的分布&#xff0c;q是估计…

超多分类的Softmax 参考&#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/34404607 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35027284 http://manutdzou.github.io/2017/08/20/loss-design.html 2014年CVPR两篇超多分类的人脸识别论文&#xff1a;DeepFace和DeepID Taigman Y, Yang M, Ranzat…

一直对softmax的反向传播的caffe代码看不懂&#xff0c;最近在朱神的数学理论支撑下给我详解了它的数学公式&#xff0c;才豁然开朗 SoftmaxWithLoss的由来 SoftmaxWithLoss也被称为交叉熵loss。 回忆一下交叉熵的公式&#xff0c; H(p,q)−∑jpjlogqj H ( p , q ) − ∑ j …

0 前言 Softmax在机器学习中应用非常广泛&#xff0c;尤其在处理多分类问题&#xff0c;分类器最后的输出单元需要Softmax 函数进行数值处理。但是刚刚接触机器学习的同学可能对Softmax的特点及好处并不理解&#xff0c;当你了解以后会发现&#xff0c;Softmax计算简单&#xf…

softmax是一个多分类器&#xff0c;可以计算预测对象属于各个类别的概率。 公式 y i S ( z ) i e z i ∑ j 1 C e z j &#xff0c; i 1 , . . . , C y_iS(\boldsymbol{z})_i \frac{e^{z_i}}{\sum_{j1}^{C}e^{z_j}}&#xff0c;i1,...,C yi​S(z)i​∑j1C​ezj​ezi​​&…

Softmax函数及其导数 本文翻译自The Softmax function and its derivative 基础概念 Softmax函数的输入是N维的随机真值向量&#xff0c;输出是另一个N维的真值向量&#xff0c; 且值的范围是 (0,1) &#xff0c;和为1.0。即映射&#xff1a; S(a)RN→RN &#xff1a; S(…

什么是 Softmax 函数 softmax 函数首先是一个函数&#xff0c;它将含有K 个实值的向量转换为 K 个总和为1的实值向量。向量的K个输入值可以是正数、负数、零或大于 1&#xff0c;但 softmax 能将它们转换为介于0 和 1&#xff0c;因此它们可以被解释为概率。如果其中一个输入较…

本文参考自&#xff1a;Pytorch nn.Softmax(dim?) - 知乎 原文写得很好了&#xff0c;我这边另外完善了一些细节&#xff0c;让大家理解地更加直白一些。 可以先去看上面的参考文章&#xff0c;也可以直接看我这篇。 目录 1、tensor1 1&#xff09;已知该矩阵的维度为&am…

从caffe中我们看到softmax有下面这些参数 // Message that stores parameters used by SoftmaxLayer, SoftmaxWithLossLayer message SoftmaxParameter {enum Engine {DEFAULT 0;CAFFE 1;CUDNN 2;}optional Engine engine 1 [default DEFAULT];// The axis along which t…

sigmoid函数/Logistic 函数 取值范围为(0,1)&#xff0c;它可以将一个实数映射到(0,1)的区间&#xff0c;可以用来做二分类。 sigmoid函数性质 1 ”对称”&#xff1a;1−σ(s)σ(−s) 2 “导数”&#xff1a;σ′(s)σ(s)(1−σ(s)) 3 sigmoid 原函数及导数图形如下&#…

深度学习笔记&#xff08;13&#xff09; Softmax分类 1. Softmax 回归2. 练一个Softmax分类器 1. Softmax 回归 有一种logistic回归的一般形式&#xff0c;叫做 Softmax回归 能在试图识别某一分类时做出预测 或者说是多种分类中的一个&#xff0c;不只是识别两个分类 假设不…

一、前言 这篇文章已经讲得特别好了《一分钟理解softmax函数&#xff08;超简单&#xff09;》&#xff0c;为了加深理解&#xff0c;我按照自己的理解进行引用修改&#xff0c;并配上代码实现。 前面我们把sigmoid函数引入《机器学习 逻辑回归(1)二分类》中&#xff0c;用于…

1.数学表示 这是传统的softmax&#xff1a; q i e x p ( z i ) ∑ j e x p ( z j ) q_i \frac{exp(z_i)}{\sum_jexp(z_j)} qi​∑j​exp(zj​)exp(zi​)​ 或者写&#xff1a; q i e x p ( z i ) / 1.0 ∑ j e x p ( z j / 1.0 ) q_i \frac{exp(z_i)/1.0}{\sum_jexp(z_j/…

项目github地址&#xff1a;bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题&#xff0c;V号bitcarmanlee。github上star的同学&#xff0c;在我能力与时间允许范围内&#xff0c;尽可能帮大家解答相关问题&#xff0c;一起进步。 1.so…

归一化是把数据压缩到[0,1]&#xff0c;把量纲转为无量纲的过程&#xff0c;方便计算、比较等。 归一化的好处 提升模型的收敛速度提升模型的精度 具体关于归一化的内容看&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/114685798 Softmax()、log_soft…

softmax 1. 概念 softmax 的核心在于 soft&#xff0c;而 soft 有软的含义&#xff0c;与之相对的是 hard 硬。很多场景中需要我们找出数组所有元素中值最大的元素&#xff0c;是指上都是求的 hardmax。 softmax 定义&#xff1a; s o f t m a x ( z i ) e z i ∑ j 1 n …