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_{...
可以看出,softmax函数和交叉熵的配合,不仅在数学含义上完美统一,而且在梯度形式上也非常简洁。基于上式的梯度形式,通过梯度反向传播的方法,即可以完成整个神经网络权重的更新。 2. 官方文档 2.1 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits @tf_export(v1=["nn.softmax_cross_entropy_with_logits"]) @deprecation...
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...
LogSoftmax省了一个指数计算,省了一个除法,数值上相对稳定一些。 softmax与CrossEntropy 本身没有太大关系,只是把这两个放在一起计算,算起来更快,数值稳定性也更好一些。 CrossEntropy 交叉熵本质是衡量两个概率分布的距离的,而softmax能把一切转换成概率分布,那么这两者就是“天作之合”。
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 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...
使用Softmax 函数和 CrossEntropyLoss 损失函数的步骤如下: 模型的输出向量经过 Softmax 函数转换,得到预测的类别概率分布。 真实标签进行 one-hot 编码,以便与预测概率分布进行对比。 将预测的类别概率分布和真实标签传递给 CrossEntropyLoss 损失函数。 计算交叉熵损失,衡量预测分布和真实分布之间的差异。
深度学习基础(一):sigmoid/softmax/cross Entropy,在分类中,首先对于Logistic回归:从上图可以看出,很明显,其输出f(x;wb)主要是一些连续的实数,可以用于线性回归,但是对于分类问题无法进行直接进行分类预测,这里需要引入非线性的决策函数g(.)---这里我认为就是激活函
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是soft...
作为一名容器时代的程序员相信你已经或多或少接触过Docker，但同时你也会发现Docker虽然流行了多年，但...