Convolutional Neural Networks Optimized by Logistic Regression Model

Softmax函数 分类器(UML) 逻辑回归 MNIST数据库 模式识别(心理学) 人工智能 计算机科学 卷积神经网络 二次分类器 人工神经网络 机器学习
作者
Bo Yang,Zuopeng Zhao,Xinzheng Xu
出处
期刊:IFIP advances in information and communication technology 卷期号:: 91-96 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-3-319-48390-0_10
摘要

In recent years, convolutional neural networks have been widely used, especially in the field of large scale image processing. This paper mainly introduces the application of two kinds of logistic regression classifier in the convolutional neural network. The first classifier is a logistic regression classifier, which is a classifier for two classification problems, but it can also be used for multi-classification problems. The second kind of classifier is a multi-classification logistic regression classifier, also known as softmax regression classifier. Two kinds of classifiers have achieved good results in MNIST handwritten digit recognition.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大模型应助俊逸夜阑采纳,获得10
1秒前
英姑应助icm采纳,获得10
1秒前
慢慢完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
kuzzi完成签到,获得积分10
3秒前
陈卓关注了科研通微信公众号
4秒前
暮色发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
共享精神应助忧虑的冷珍采纳,获得10
7秒前
7秒前
Ava应助xdnp2002采纳,获得10
8秒前
8秒前
宅了五百年完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
Jasper应助太叔夜南采纳,获得10
12秒前
allia完成签到 ,获得积分10
12秒前
烟花应助啵子采纳,获得10
13秒前
王梓旗发布了新的文献求助10
14秒前
学术机器1完成签到,获得积分20
14秒前
黎明应助舒适初南采纳,获得30
14秒前
14秒前
liqian驳回了Lucas应助
15秒前
俊逸夜阑发布了新的文献求助10
15秒前
ZhouZhoukkk完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
2024301120034完成签到,获得积分10
16秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
wanci应助WN采纳,获得10
17秒前
17秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Quality by Design - An Indispensable Approach to Accelerate Biopharmaceutical Product Development 800
Pulse width control of a 3-phase inverter with non sinusoidal phase voltages 777
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Applied Linguistics: A Practical Guide 600
Research Methods for Applied Linguistics 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6403684
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8222442
关于积分的说明 17426496
捐赠科研通 5456105
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2883367
邀请新用户注册赠送积分活动 1859647
关于科研通互助平台的介绍 1701097