max(x, a)' = 1(x>a)这里，1(x>a)是阶跃函数，它在x>a时取值为1，在x<=a时取值为0。max(x, a)的导数是直观合理的。当x>a时，max(x, a)等于x，其导数为1。当x<=a时，max(x, a)等于a，其导数为0。max(x, a)的导数在优化问题中很有用。例如，如果我们有一个目标函数f(x)=max(x,...
点赞关注评论 m0+1=2 tx 00:02 若 we+1 f(x1)=f(x2),则 的最大估斗一 Inx+1等干直线方程的斜率 not 直接求导函数 D.20 D.2e C. 5e B.2e+1 A.2e-1 只要出现y值相同求距离Z大值 00:14 f(x1)=f(x2),则x1-x2的最大值为() 2x+4e,x≤0 若x1≠x f(x)= xlnx,x>0 快提分 ...
P17微积分基础:8-神经网络激活函数Tanh求导 03:12 P18微积分基础:9-神经网络激活函数Softmax求导 15:37 P19微积分基础:10-高阶导数 01:47 P20微积分基础:11-导数与函数单调性 02:19 P21微积分基础:12-极值定理 03:55 P22微积分基础:13-函数凹凸性 ...
给这个输出加上一个softmax函数,可以写成: (2)损失函数 softmax的损失函数一般是选择交叉熵损失函数,交叉熵函数形式为 C = − ∑ i y i l n a i C=-\sum_i{y_i lna_i} C=−∑iyilnai,其中y_i表示真实的标签值 (3)需要用到的高数的求导公式 c'=0(c为常数) (x^a)'=ax^...
交叉熵函数形式如下: Loss = -\sum_{i}^{}{y_{i}lna_{i} } 其中y代表我们的真实值,a代表我们softmax求出的值。i代表的是输出结点的标号!在上面例子,i就可以取值为4,5,6三个结点(当然我这里只是为了简单,真实应用中可能有很多结点) 现在看起来是不是感觉复杂了,居然还有累和,然后还要求导,每一个a都...
深度学习中分类问题常用到softmax函数、并将交叉熵函数作为损失函数。 将二者的求导推导过程记录下来,以备学习。 Softmax定义如下: ai为softmax前一层的输出值 交叉熵定义如下: pi为第i个分类的样本值,yi为第i个分类的预测值 Softmax求导过程: 对于i=j ...
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a_i代表softmax的第i个输出值,右侧就是套用了softmax函数。 损失函数 loss function 在神经网络反向传播中,要求一个损失函数,这个损失函数其实表示的是真实值与网络的估计值的误差,知道误差了,才能知道怎样去修改网络中的权重。 损失函数可以有很多形式,这里用的是交叉熵函数,主要是由于这个求导结果比较简单,易于计算...
对于陌生的向量求导,我看开始看起来也是一头雾水,加之softmax函数本身很复杂,softmax函数的求导对于我来说就像是天书一样困难。 与以往不同的是,今天知道这过程学习很困难,但还是硬着上,一点一点啃着最难啃的步骤。结果经过一个多小时的努力,竟然也明白了个大概。这种经过辛苦地摸索最终收获的感觉实在是很美妙,事实...