Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...
上述式子中 yc 是指真实样本的标签值,Pc 是指 实际的输出经过 softmax 计算后得到的概率值,该式子能够衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离, 由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉...
前言Softmax 通常用于将网络的输出控制到 [0,1] 范围内,而 Cross-entropy(交叉熵)通常用在分类任务,将模型的对 k 个类别的预测结果与实际的标签之间计算出一个 loss,而这个 loss 通常使用交叉熵来实现。 注:…
Softmax与Cross-Entropy的关系 在深度学习中,softmax和cross-entropy通常结合使用。softmax是一种函数,可以将一个k维的向量z映射到另一个k维的向量σ,其中z的每一项z_i都被替换为一个介于0和1之间的值σ_i。这使得softmax函数可以用于将任何k维向量转换为一个有效的概率分布。 交叉熵,又称为交叉熵损失,是...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两...
Softmax与Cross-Entropy的关系 在深度学习中,softmax和cross-entropy通常结合使用。softmax是一种函数,可以将一个k维的向量z映射到另一个k维的向量σ,其中z的每一项z_i都被替换为一个介于0和1之间的值σ_i。这使得softmax函数可以用于将任何k维向量转换为一个有效的概率分布。
Softmax 函数将每个元素 z_i 转换为一个介于 0 到 1 之间的实数,使得所有元素的和等于 1。这样,每个元素表示了对应类别的概率估计。Softmax 函数可以用来将模型的原始输出转化为概率分布,以便进行多分类任务的预测。 CrossEntropyLoss 损失函数: CrossEntropyLoss 是用于多分类任务的常见损失函数。对于一个具有 K ...
softmax softmax的作用 softmax的实现以及数值稳定性 softmax与CrossEntropy CrossEntropy 参考博客 本文从 到 ,再到 进行了一个简单推导,最后说明了 与CrossEntropy的关系。希望帮助大家理解多分类损失函数CrossEntropy。
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念；下面将依次介绍这两个概念 熵 Q：熵(...