softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记
之前做手写数字识别时，接触到softmax网络，知道其是全连接层，但没有搞清楚它的实现方式，今天学习Alexnet网络，又接触到了softmax，果断仔细研究研究，有了softmax，损失函数自然不可少。一起学习记录一下。 主要参考的博文：http://blog.csdn.net ...
原文：卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
我们知道卷积神经网络 CNN 在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层 pooling ，全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架 比如MxNet，Caffe等 ，训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗 你对softmax，softmax loss，cross entropy了解吗 相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是 ...
2018-01-04 12:08 1 6916 推荐指数：
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经 ...
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、cross_entropy loss(交叉熵损失)： 1：hinge loss(合页损失) 又叫 ...
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http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...