Softmax函數與交叉熵損失函數
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 ...
原文：深度學習中softmax交叉熵損失函數的理解
. 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 個節點，即便是ResNet取消了全連接層，但 個節點的輸出層還在。 一般情況下，最后一個輸出層的節點個數與分類任務的目標數相等。 假設最后的節點數為N，那么對於每一個樣例，神經網絡可以得到一個N維的數組作為輸出 ...
2019-09-17 17:28 0 731 推薦指數：
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