softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣， W w ,w ,...,w c 為各個類的權重因子， b 為各類的門檻值。不要想象成超平面，否則很難理解，如果理解成每個類的打分函數，則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類。 Notations: x :輸入向量， d times 列向量， d 是feature數 W :權重矩陣， c times d 矩陣， ...
2016-03-31 16:37 0 9526 推薦指數：
cross_entropy-----交叉熵是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先來回顧一下信息量、熵、交叉熵 ...
softmax求導 softmax層的輸出為 其中，表示第L層第j個神經元的輸入，表示第L層第j個神經元的輸出，e表示自然常數。 現在求對的導數， 如果j=i， 1 如果ji， 2 cross-entropy求導 loss function ...
前言：softmax中的求導包含矩陣與向量的求導關系，記錄的目的是為了回顧。 下圖為利用softmax對樣本進行k分類的問題，其損失函數的表達式為結構風險，第二項是模型結構的正則化項。 首先，每個queue：x(i)的特征維度是 n , 參數 θ 是一個 n×k 的矩陣，輸出 ...
推薦參考：https://www.freesion.com/article/4488859249/ 實際運用時注意： F.binary_cross_entropy_with_logits()對應的類是torch.nn.BCEWithLogitsLoss，在使用時會自動添加sigmoid，然后計 ...
損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分，它代表了評價模型的好壞程度的標准，最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小，如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話，訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...
目錄 符號定義 對 softmax 求導 對 cross-entropy 求導 對 softmax 和 cross-entropy 一起求導 References 在論文中看到對 softmax 和 cross-entropy 的求導，一臉懵逼 ...
1、說在前面 最近在學習object detection的論文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識，發現自己沒有搞明白這些概念，也從來沒有認真總結歸納過，所以覺得自己應該沉下心，對以前的知識做一個回顧與總結，特此先簡單倒騰了一下博客，使之美觀一些，再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
來源：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 簡單易懂的softmax交叉熵損失函數求導 來寫一個softmax求導的推導過程，不僅可以給自己理清思路，還可以造福大眾，豈不美哉~ softmax經常被添加在分類任務的神經網絡中的輸出層，神經網絡的反向傳播中 ...
