softmax交叉熵損失函數求導
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 ...
原文：softmax 損失函數求導過程
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 是一個 n k 的矩陣，輸出的結果 y i 為一個 k 的向量，其中第 j 個元素對應元素的 e 指數為該 queue 屬於第 j 類的概率 未歸一化 。所 ...
2019-04-10 18:55 0 890 推薦指數：
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