softmax 损失函数求导过程
前言：softmax中的求导包含矩阵与向量的求导关系，记录的目的是为了回顾。 下图为利用softmax对样本进行k分类的问题，其损失函数的表达式为结构风险，第二项是模型结构的正则化项。 首先，每个queue：x(i)的特征维度是 n , 参数 θ 是一个 n×k 的矩阵，输出 ...
原文：softmax求导的过程
图出自李宏毅老师的PPT 对机器学习 深度学习有所了解的同学肯定不会对 softmax 陌生，它时而出现在多分类中用于得到每个类别的概率，时而出现在二分类中用于得到正样本的概率 当然，这个时候 softmax 以 sigmoid 的形式出现 。 . 从 sigmoid 到 softmax sigmoid 出现的频率在机器学习 深度学习中不可谓不高，从 logistic 回归到深度学习中的激活函数 ...
2022-02-25 21:21 0 1181 推荐指数：
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