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 ...

softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)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 ...

我们希望并期望我们的网络能够从他们的错误中学习的很快，首先看一个小例子。 我们将训练这个神经元做一些非常简单的事情:把输入的1转换成输出的0。当然，如果我们不是用学习算法，可以很容易地计算 ...

（图出自李宏毅老师的PPT） 对机器学习/深度学习有所了解的同学肯定不会对 softmax 陌生，它时而出现在多分类中用于得到每个类别的概率，时而出现在二分类中用于得到正样本的概率（当然，这个时候 softmax 以 sigmoid 的形式出现）。 1. 从 sigmoid ...

以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, ...

Cross-entropy Method（简称CEM）虽然是一种基于交叉熵的算法，但并不是我们熟知的监督学习中的交叉熵方法，与其说它是一种基于交叉熵的算法，倒不如说是一种基于蒙特卡洛和进化策略的算法。CEM算法不仅可以用作评估，也可以作为一种有效的优化算法，与进化算法（EAs）类似CEM是一种完全 ...

softmax_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 函数定义 解释 这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。 对于每个独立的分类任务，这个函数是去度量概率误差 ...

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 ...