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：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 NLLLoss 損失：負對數似然損失，negative log likelihood loss，若xi q ,q ,...,qN , ,..., xi q ,q ,...,qN 為神經網絡對第i個樣本的輸出值，yi yi為真實標簽。 則：f xi,yi am ...
2020-02-29 10:19 0 2417 推薦指數：
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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 ...
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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 ...
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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 ...