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 ...

1、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 ...

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 ...

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 ...

1 softmax函数 softmax函数的定义为 $$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} \tag{1}$$ softmax函数的特点有 函数值在[0-1]的范围之内 所有$softmax(x_i)$相加的总和为1 面对一个 ...

What does the cross-entropy mean? Where does it come from? 交叉熵是什么意思呢？它是从哪里来的？ 上一节咱们从代数分析和实际应用对交叉熵进行了介绍，这一节从概念角度介绍下它： 问题1：第一次是怎么想到交叉熵的呢? 假设我们已经知道 ...

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 ...

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 ...