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 ...
来源:https: www.jianshu.com p c a fbffad 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关键的步骤就是求导,从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程,还可以对梯度传播的问题有更多的思考。 softma ...
2020-01-01 16:45 0 1980 推荐指数:
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 ...
前言 最近有遇到些同学找我讨论sigmoid训练多标签或者用在目标检测中的问题,我想写一些他们的东西,想到以前的博客里躺着这篇文章(2015年读研时机器学课的作业)感觉虽然不够严谨,但是很多地方还算直观,就先把它放过来吧。 说明: 本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归 ...
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明:本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归的交叉熵类似。 首先,我们二话不说,先放出 ...
原文:https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵,对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
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 ...
记录一下,方便复习 总结: 参考:https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/88873854//交叉熵损失函数的作用及公式推导 ...
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 ...