log_softmax與softmax的區別
1. Softmax Softmax是指數標准化函數，又稱為歸一化指數函數，將多個神經元的輸出，映射到 (0,1) 范圍內，並且歸一化保證和為1，從而使得多分類的概率之和也剛好為1。其公式如下： \[S_{i}=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j}^{K}{e^{z^j ...
原文：PyTorch學習筆記——softmax和log_softmax的區別、CrossEntropyLoss() 與 NLLLoss() 的區別、log似然代價函數
softmax 函數 Softmax x 也是一個 non linearity, 但它的特殊之處在於它通常是網絡中一次操作. 這是因為它接受了一個實數向量並返回一個概率分布.其定義如下. 定義 x 是一個實數的向量 正數或負數都無所謂, 沒有限制 . 然后, 第i個 Softmax x 的組成是 exp xi jexp xj exp xi jexp xj 輸出是一個概率分布: 每個元素都是非負的 ...
2019-06-22 15:30 0 5025 推薦指數：
相關推薦
softmax函數，對數似然代價函數及求導反向傳播
1. softmax函數定義 softmax函數為神經網絡定義了一種新的輸出層：它把每個神經元的輸入占當前層所有神經元輸入之和的比值，當作該神經元的輸出。假設人工神經網絡第$L$層的第$j$個節點的帶權輸入為 在該層應用softmax函數作為激活函數，則第$j$個節點的激活值 ...
softmax、log_softmax、NLLLoss和交叉熵損失對比分析
softmax(x) 函數：輸入一個實數向量並返回一個概率分布 log_softmax(x) 函數：對經過softmax的函數經過一次對數運算 ...
Pytorch之CrossEntropyLoss() 與 NLLLoss() 的區別
（三）PyTorch學習筆記——softmax和log_softmax的區別、CrossEntropyLoss() 與 NLLLoss() 的區別、log似然代價函數 pytorch loss function 總結 NLLLoss 的 輸入 是一個對數概率向量 ...
代價函數——二次代價函數、交叉熵(cross-entropy)、對數似然（log-likelihood cost）(04-1)
二次代價函數 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代價函數，x表示樣本，y表示實際值，a表示輸出值，n表示樣本的總數；整個的意思就是把n個y-a的平方累加起來，再除以2n求一下均值。 為簡單起見，先看 ...
Pytorch學習筆記12----損失函數nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
1.CrossEntropyLoss()損失函數 交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度，為什么這么說呢，舉個例子：在做分類的訓練的時候，如果一個樣本屬於第K類，那么這個類別所對應的的輸出節點的輸出值應該為1，而其他節點的輸出都為0，即[0,0,1,0,….0,0]，這個數組也就 ...
Pytorch學習筆記17----Attention機制的原理與softmax函數
1.Attention（注意力機制） 上圖中，輸入序列上是“機器學習”，因此Encoder中的h1、h2、h3、h4分別代表“機","器","學","習”的信息，在翻譯"macine"時，第一個上下文向量C1應該和"機","器"兩個字最相關，所以對應的權重a比較大，在翻譯 ...
pytorch 計算 CrossEntropyLoss 和 softmax 激活層
pytorch 計算 CrossEntropyLoss 不需要經 softmax 層激活！ 用 pytorch 實現自己的網絡時，如果使用CrossEntropyLoss 我總是將網路輸出經 softmax激活層后再計算交叉熵損失是不對的。 考慮樣本空間的類集合為 {0,1,2}，網絡最后一層 ...