目錄 Typical Loss MSE Derivative MSE Gradient Softmax Derivative Typical Loss Mean Squared Error ...
本文介紹Softmax運算 Softmax損失函數及其反向傳播梯度計算, 內容上承接前兩篇博文 損失函數 amp 手推反向傳播公式。 Softmax 梯度 設有K類, 那么期望標簽y形如 , ,... , , ... T 的one hot的形式. softmax層的輸出為 a ,a ,...,a j,...a K T , 其中第j類的softmax輸出為: begin align a j amp ...
2018-07-22 16:54 0 3771 推薦指數:
目錄 Typical Loss MSE Derivative MSE Gradient Softmax Derivative Typical Loss Mean Squared Error ...
什么是損失函數 損失函數(Loss Function)也稱代價函數(Cost Function),用來度量預測值與實際值之間的差異 公式: 其中E即使損失函數,y表示真實值,y'表示預測值,損失函數即使預測值與實際值之間的差 損失函數的作用 度量決策函數內f(x)和實際值 ...
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 ...
。 意思就是,這張圖通過計算,屬於這一類的得分是多少。 2、損失函數 得分函數結束后,每一個類都 ...
梯度求法:分別求各個變量的偏導數,偏導數分別乘三個軸的單位向量,然后各項相加。 梯度的本意是一個向量,表示某一函數在該點處的方向導數沿着該方向取得最大值,即函數在該點處沿着該方向(此梯度的方向)變化最快,變化率最大(為該梯度的模)。 ...
求參數w進行求解梯度有兩種方式1. ...
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 ...
1. 損失函數 損失函數(Loss function)是用來估量你模型的預測值 f(x) 與真實值 Y 的不一致程度,它是一個非負實值函數,通常用 L(Y,f(x)) 來表示。 損失函數越小,模型的魯棒性就越好。 損失函數是經驗風險函數的核心部分,也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險 ...