深度學習中softmax交叉熵損失函數的理解
1. softmax層的作用 通過神經網絡解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點，無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的輸出層有1000個節點，即便是ResNet取消了全連接層，但1000個節點的輸出層還在。 一般情況下 ...
原文：深度學習基礎系列（四）| 理解softmax函數
深度學習最終目的表現為解決分類或回歸問題。在現實應用中，輸出層我們大多采用softmax或sigmoid函數來輸出分類概率值，其中二元分類可以應用sigmoid函數。 而在多元分類的問題中，我們默認采用softmax函數，具體表現為將多個神經元的輸出，映射到 的區間中，按概率高低進行分類，各概率之和為 。 某分類的概率數學表達式為：yi ei j ej 具體來說，假設有四個輸出單元，分別為： y ...
2018-10-08 16:33 0 3315 推薦指數：
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前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ softmax回歸 首先，我們看一下sigmod激活函數，如下圖，它經常用於邏輯回歸，將一個real value映射到（0,1）的區間（當然也可以是 （-1,1）），這樣可以用來做二分 ...
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【深度學習基礎】全連接層的理解
參考 1. https://blog.csdn.net/weixin_41055137/article/details/81174443 完 ...