log-likelihood公式log-likelihood公式 log-likelihood(对数似然)是在统计学和机器学习中经常使用的一个概念,用于评估给定模型下观测数据的拟合程度。其公式可以表示为: L(θ|X) = Σᵢ log(f(Xᵢ|θ))。 其中,L代表对数似然函数,θ代表模型参数,X代表观测数据,f(·|θ)代表给定
基于Softmax 输出层 和 Log-Likelihood Cost Function 损失函数时, 推导他们的梯度公式: δj=∂C∂zjL。 基本定义 (1) Softmax 函数 Softmax 输出层的激活值 ajL 定义为: ajL=ezjL∑k=1nezkL 其中: • zjL 是第L 层的加权输入; • ajL 是Softmax 输出层的激活值; • n 是输出层的神经元...