最近工作有点忙，没有太多时间学习了。
Softmax回归：
Softmax回归是一个线性多分类模型，来自Logistic回归模型，但Logistic属于两类分类模型。
Softmax函数主要功能是将各个类别的“打分”转化成合理的概率值。
数据增强：
深度学习要求有数量充足的样本。对于图像类型的训练数据，我们可以通过平移、旋转、翻转、剪裁、缩放、颜色变换、噪声扰动等手段增加图片数量，前提是这些变换的手段不会改变图像原有的标签。这样的的方法叫做数据增强，使模型训练的效果更好。
最近工作有点忙，没有太多时间学习了。
Softmax回归：
Softmax回归是一个线性多分类模型，来自Logistic回归模型，但Logistic属于两类分类模型。
Softmax函数主要功能是将各个类别的“打分”转化成合理的概率值。
数据增强：
深度学习要求有数量充足的样本。对于图像类型的训练数据，我们可以通过平移、旋转、翻转、剪裁、缩放、颜色变换、噪声扰动等手段增加图片数量，前提是这些变换的手段不会改变图像原有的标签。这样的的方法叫做数据增强，使模型训练的效果更好。
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本文标题：每天一个知识点（十四）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/zkzxmhtx.html
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