Softmax函数与交叉熵损失函数
Softmax函数与交叉熵损失函数 深度学习新手，如果错误，还请指正，谢谢 Softmax激励函数 用于生成各个结果的概率分布，其输出概率之和为1，同时取概率最高的作为结果 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） softmax函数结果与真实值计算交叉熵 ...
原文：深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解
. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有 个节点，即便是ResNet取消了全连接层，但 个节点的输出层还在。 一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。 假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出 ...
2019-09-17 17:28 0 731 推荐指数：
相关推荐
深度学习中，交叉熵损失函数为什么优于均方差损失函数
深度学习中，交叉熵损失函数为什么优于均方差损失函数 一、总结 一句话总结： A)、原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训练速度 B)、因为反向传播过程中交叉熵损失函数得到的结果更加简洁，无论sigmoid或softmax，可以定 ...
softmax交叉熵损失函数求导
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 ...
深度学习-交叉熵损失
SoftMax回归 对于MNIST中的每个图像都是零到九之间的手写数字。所以给定的图像只能有十个可能的东西。我们希望能够看到一个图像，并给出它是每个数字的概率。 例如，我们的模型可能会看到一个九分之一的图片，80％的人肯定它是一个九，但是给它一个5％的几率是八分之一（因为顶级循环），并有一点 ...
机器学习之路：tensorflow 深度学习中 分类问题的损失函数 交叉熵
经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候， 概率函数满足： 任意x p(X ...
【深度学习】softmax回归——原理、one-hot编码、结构和运算、交叉熵损失
1. softmax回归是分类问题 回归（Regression）是用于预测某个值为“多少”的问题，如房屋的价格、患者住院的天数等。 分类（Classification）不是问“多少”，而是问“哪一个”，用于预测某个事物属于哪个类别，如该电子邮件是否是垃圾邮件、该图像是猫还是狗、该用 ...
softmax+交叉熵损失函数代码实现
python代码实现 参考资料 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》 ...
交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文
背景 多分类问题里（单对象单标签），一般问题的setup都是一个输入，然后对应的输出是一个vector，这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里，predicted class就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。 交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多 ...