. softmax函数定义 softmax函数为神经网络定义了一种新的输出层：它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之和的比值，当作该神经元的输出。假设人工神经网络第 L 层的第 j 个节点的带权输入为 在该层应用softmax函数作为激活函数，则第 j 个节点的激活值 a L j 就为 一般来说，我们只在神经网络最后一层应用softmax函数，并把该层叫做softmax层。可以看到，sof ...
2020-03-07 16:18 0 934 推荐指数：
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 ...
二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示样本的总数；整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来，再除以2n求一下均值。 为简单起见，先看 ...
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 ...
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 ...
第三周课程中，逻辑回归代价函数的求导过程没有具体展开，在此推导并记录： 逻辑回归的代价函数可以统一写成如下一个等式： $J(\theta ) = -\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta (x^{(i)}))+(1-y^{(i ...
代价函数有助于我们弄清楚如何把最有可能的函数与我们的数据相拟合。比如在模型训练中我们有训练集（x，y），x表示房屋的面积，y表示房屋的价格，我们要通过线性回归得到一个函数hθ(x)（被称为假设函数），以x作为自变量，y作为因变量，用函数来预测在给定的房屋面积下的价格。 参数θ0和θ1的变化 ...
Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？ 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ...
