原文:softmax,softmax loss和cross entropy的區別

版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 https: blog.csdn.net u article details 我們知道卷積神經網絡 CNN 在圖像領域的應用已經非常廣泛了,一般一個CNN網絡主要包含卷積層,池化層 pooling ,全連接層,損失層等。雖然現在已經開源了很多深度學習框架 比如MxNet,Caffe等 ,訓練一個模型變得非常簡單,但是你對這些層具體是怎么實現的 ...

2019-02-23 09:33 0 1400 推薦指數:

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softmaxcross entropysoftmax loss學習筆記

之前做手寫數字識別時,接觸到softmax網絡,知道其是全連接層,但沒有搞清楚它的實現方式,今天學習Alexnet網絡,又接觸到了softmax,果斷仔細研究研究,有了softmax,損失函數自然不可少。一起學習記錄一下。 主要參考的博文:http://blog.csdn.net ...

Mon Mar 19 21:29:00 CST 2018 0 20998
softmax_cross_entropy_with_logits

softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 解釋 這個函數的作用是計算 logits 經 softmax 函數激活之后的交叉熵。 對於每個獨立的分類任務,這個函數是去度量概率誤差 ...

Sun Aug 27 00:16:00 CST 2017 0 1708
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 定義 說明 此函數大致與tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的計算方式相同, 適用於每個類別相互獨立且排斥 ...

Sun Aug 27 00:28:00 CST 2017 0 6150
 
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