softmax 損失函數求導過程
前言：softmax中的求導包含矩陣與向量的求導關系，記錄的目的是為了回顧。 下圖為利用softmax對樣本進行k分類的問題，其損失函數的表達式為結構風險，第二項是模型結構的正則化項。 首先，每個queue：x(i)的特征維度是 n , 參數 θ 是一個 n×k 的矩陣，輸出 ...
原文：softmax求導的過程
圖出自李宏毅老師的PPT 對機器學習 深度學習有所了解的同學肯定不會對 softmax 陌生，它時而出現在多分類中用於得到每個類別的概率，時而出現在二分類中用於得到正樣本的概率 當然，這個時候 softmax 以 sigmoid 的形式出現 。 . 從 sigmoid 到 softmax sigmoid 出現的頻率在機器學習 深度學習中不可謂不高，從 logistic 回歸到深度學習中的激活函數 ...
2022-02-25 21:21 0 1181 推薦指數：
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