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 ...

前言 最近有遇到些同學找我討論sigmoid訓練多標簽或者用在目標檢測中的問題，我想寫一些他們的東西，想到以前的博客里躺着這篇文章（2015年讀研時機器學課的作業）感覺雖然不夠嚴謹，但是很多地方還算直觀，就先把它放過來吧。 說明: 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸 ...

前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)對J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...

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 ...

記錄一下，方便復習 總結： 參考：https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/88873854//交叉熵損失函數的作用及公式推導 ...

python代碼實現 參考資料 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329 《深度學習入門：基於Python的 ...