1 softmax函數 softmax函數的定義為 $$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} \tag{1}$$ softmax函數的特點有 函數值在[0-1]的范圍之內 所有$softmax(x_i)$相加的總和為1 面對一個 ...

Softmax函數與交叉熵損失函數 深度學習新手，如果錯誤，還請指正，謝謝 Softmax激勵函數 用於生成各個結果的概率分布，其輸出概率之和為1，同時取概率最高的作為結果 交叉熵損失函數（Cross Entropy Loss） softmax函數結果與真實值計算交叉熵 ...

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 ...

損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分，它代表了評價模型的好壞程度的標准，最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小，如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話，訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...

背景 多分類問題里（單對象單標簽），一般問題的setup都是一個輸入，然后對應的輸出是一個vector，這個vector的長度等於總共類別的個數。輸入進入到訓練好的網絡里，predicted class就是輸出層里值最大的那個entry對應的標簽。 交叉熵在多分類神經網絡訓練中用的最多 ...

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 ...

交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...

1. Cross entropy 交叉熵損失函數用於二分類損失函數的計算,其公式為： 其中y為真值,y'為估計值.當真值y為1時, 函數圖形: 可見此時y'越接近1損失函數的值越小,越接近0損失函數的值越大. 當真值y為0時, 函數圖形: 可見此時y'越接近0損失 ...