CentOS7搭建Prometheus

结果最有可能是猫，因为是猫的概率为0.7，概率最高。

为了将全连接层的最终输出值转换为正规化概率向量，需要一个函数接受一个向量，然后输出另一个向量，而且输出向量所有元素的和为1。毕竟，这才是概率向量。

Sigmoid函数非常接近于概率函数，因为它的输出值范围为0到1，但是不满足和等于1的情况。Softmax函数可以满足这一点。

Softmax函数：函数接受一个向量，并使用下列函数计算输出向量中每个元素的相应概率。
 

线性函数完全无法近似，而tanh函数试图画出平滑的类圆曲线，所以最终出现了六角形边状的ReLU函数。你可能会认为，这是两个直线的一端接在一起，如同钟表指针那样。

现在，假设有一百万条这样的直线，那么你可以用这种排列方法模拟任何非线性形状。ReLU的精妙之处就在于，它既近似线性，多个组在一起时又能通过改变拐角的角度模拟出几乎所有形状。

这引出了最后一个要解决的问题。

问题4：概率和问题

无论隐藏层的工作内容如何，最终的目标都是生成某种预测，而在这里，就是输出一个概率向量，其中包含输入对象为已标记对象概率表。比如，第一张图片中神经网络的结果可能是：
 

问题3：梯度消失问题

再次观察图表，sigmoid函数曲线越接近于极限值越平缓，也就是说，当输入绝对值非常大的值的时候，输出值的变化不明显。这大大降低了学习率。这就是所谓的梯度消失问题，随着进程推进，梯度(比如，学习)消失。ReLU函数解决了这个问题，实际上它也是现代神经网络的默认激活函数。

ReLU函数：ReLU函数是线性整流函数(Rectified Linear Unit)的简称，它可能是最有趣、最反直觉的函数。它几乎就是一个直线函数，只不过在原点处有个拐角，所以它是一个分段函数。
 

那么，这两个技术在一起会带来什么呢?

1月8日消息，咨询公司Frost & Sullivan预测，5G技术的进步和物联网技术的实施，将帮助全球电子测试和测量市场到2025年达到189.4亿美元，尽管受新冠肺炎疫情影响略有下降0.7%。

在数字化转型、物联网、工业4.0等大趋势的推动下，无论垂直方向如何，互联电子设备的使用都有望增长，对电子测试和测量设备的需求也将增长。

Frost & Sullivan的行业分析师Prabhu Karunakaran表示：“电子测试和测量仪器在研究、产品开发、原型制造、制造和现场测试应用中有着重要的应用。由于市场规模庞大、最终用户需求不断增加以及消费电子技术的发展，半导体自动测试设备可能是最大的收入来源。射频测试设备预计将代表第二大收入机会，这是由于在通信和其他垂直领域，包括5G和6G的当前和未来计划以及5G的商业化推动的。”

Karunakaran补充称：“鉴于自动驾驶项目的积极进展，汽车终端垂直用户也有望成为一个重要贡献者，这将刺激需求，并继续提供增长机会。”

（编辑：唐山站长网）

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