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 ...

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/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 ...

在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失” 在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失： 实现方式1： 实现方式2: ...

机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下： 一、归一化 把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的 ...

交叉熵（cross entropy）：用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小，代表这两个分布越接近。 函数表示（这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示）： （是真实值，是预测值。） 命名说明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax ...

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 ...