目錄 符號定義 對 softmax 求導 對 cross-entropy 求導 對 softmax 和 cross-entropy 一起求導 References 在論文中看到對 softmax 和 cross-entropy 的求導，一臉懵逼 ...

softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)為各個類的權重因子，\(b\)為各類的門檻值。不要想象成超平面，否則很難理解，如果理解成每個類的打分函數，則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類 ...

我們希望並期望我們的網絡能夠從他們的錯誤中學習的很快，首先看一個小例子。 我們將訓練這個神經元做一些非常簡單的事情:把輸入的1轉換成輸出的0。當然，如果我們不是用學習算法，可以很容易地計算 ...

（圖出自李宏毅老師的PPT） 對機器學習/深度學習有所了解的同學肯定不會對 softmax 陌生，它時而出現在多分類中用於得到每個類別的概率，時而出現在二分類中用於得到正樣本的概率（當然，這個時候 softmax 以 sigmoid 的形式出現）。 1. 從 sigmoid ...

以分類任務為例, 假設要將樣本分為\(n\)個類別. 先考慮單個樣本\((X, z)\). 將標題\(z\)轉化為一個\(n\)維列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, ...

Cross-entropy Method（簡稱CEM）雖然是一種基於交叉熵的算法，但並不是我們熟知的監督學習中的交叉熵方法，與其說它是一種基於交叉熵的算法，倒不如說是一種基於蒙特卡洛和進化策略的算法。CEM算法不僅可以用作評估，也可以作為一種有效的優化算法，與進化算法（EAs）類似CEM是一種完全 ...

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 ...

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 ...