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 ...

What does the cross-entropy mean? Where does it come from? 交叉熵是什么意思呢？它是從哪里來的？ 上一節咱們從代數分析和實際應用對交叉熵進行了介紹，這一節從概念角度介紹下它： 問題1：第一次是怎么想到交叉熵的呢? 假設我們已經知道 ...

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 ...

在pytorch當中，有兩種方式可以實現交叉熵，而我們把softmax概率傳入傳入對數似然損失得到的損失函數叫做“交叉熵損失” 在pytorch當中有兩種方法實現交叉熵損失： 實現方式1： 實現方式2: ...

機器學習中經常遇到這幾個概念，用大白話解釋一下： 一、歸一化 把幾個數量級不同的數據，放在一起比較（或者畫在一個數軸上），比如：一條河的長度幾千甚至上萬km，與一個人的高度1.7m，放在一起，人的 ...

交叉熵（cross entropy）：用於度量兩個概率分布間的差異信息。交叉熵越小，代表這兩個分布越接近。 函數表示（這是使用softmax作為激活函數的損失函數表示）： （是真實值，是預測值。） 命名說明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax ...

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 ...