softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广， W w ,w ,...,w c 为各个类的权重因子， b 为各类的门槛值。不要想象成超平面，否则很难理解，如果理解成每个类的打分函数，则会直观许多。预测时我们把样本分配到得分最高的类。 Notations: x :输入向量， d times 列向量， d 是feature数 W :权重矩阵， c times d 矩阵， ...
2016-03-31 16:37 0 9526 推荐指数：
cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵 ...
softmax求导 softmax层的输出为 其中，表示第L层第j个神经元的输入，表示第L层第j个神经元的输出，e表示自然常数。 现在求对的导数， 如果j=i， 1 如果ji， 2 cross-entropy求导 loss function ...
前言：softmax中的求导包含矩阵与向量的求导关系，记录的目的是为了回顾。 下图为利用softmax对样本进行k分类的问题，其损失函数的表达式为结构风险，第二项是模型结构的正则化项。 首先，每个queue：x(i)的特征维度是 n , 参数 θ 是一个 n×k 的矩阵，输出 ...
推荐参考：https://www.freesion.com/article/4488859249/ 实际运用时注意： F.binary_cross_entropy_with_logits()对应的类是torch.nn.BCEWithLogitsLoss，在使用时会自动添加sigmoid，然后计 ...
损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss ...
目录 符号定义 对 softmax 求导 对 cross-entropy 求导 对 softmax 和 cross-entropy 一起求导 References 在论文中看到对 softmax 和 cross-entropy 的求导，一脸懵逼 ...
1、说在前面 最近在学习object detection的论文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识，发现自己没有搞明白这些概念，也从来没有认真总结归纳过，所以觉得自己应该沉下心，对以前的知识做一个回顾与总结，特此先简单倒腾了一下博客，使之美观一些，再进行总结。本篇博客先是对交叉熵损失函数进行 ...
来源：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中 ...
