log_softmax与softmax的区别
1. Softmax Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 (0,1) 范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。其公式如下： \[S_{i}=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j}^{K}{e^{z^j ...
原文：PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数
softmax 函数 Softmax x 也是一个 non linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量 正数或负数都无所谓, 没有限制 . 然后, 第i个 Softmax x 的组成是 exp xi jexp xj exp xi jexp xj 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的 ...
2019-06-22 15:30 0 5025 推荐指数：
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