Python tf.nn.log_softmax用法及代码示例 计算日志 softmax 激活。 用法 tf.nn.log_softmax( logits, axis=None, name=None) 参数 logits非空Tensor。必须是以下类型之一:half,float32,float64。 axis将在维度上执行 softmax。默认值为 -1,表示最后一个维度。 name
默认值:无。 计算softmax,后跟对数。 虽然在数学上等价于 log(softmax(x)),但单独执行这两个操作更慢且数值不稳定。该函数计算为: 例子: >>>t = torch.ones(2,2)>>>torch.special.log_softmax(t,0) tensor([[-0.6931,-0.6931], [-0.6931,-0.6931]]) 本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文...
进一步的,Softmax(zi)=ezi∑c=1Cezc 可以借助logsumexp来实现该函数。具体参照所附源码。 另外可以推出softmax函数具有一个性质:softmax(X+c)=softmax(X),c为常数。 softmax(X+c)=exi+c∑kexk+c=exi⋅ecec⋅∑kexk=exi∑kexk=softmax(X) softmax函数也可利用该性质先减去最大值然后直接调用exp...
方法三:使用Log Softmax 另一种常见的方法是使用Log Softmax,具体步骤如下: importnumpyasnpdeflog_softmax(x):shift_x=x-np.max(x)exps=np.exp(shift_x)returnnp.log(exps/np.sum(exps)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 代码解释: np.log(exps / np.sum(exps)):对Softmax函数的输出进行取对数...
def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result python编写交叉熵公式: import numpy as np def cross_entropy(Y, P): Y = np.float_(Y) P = np.float_(P) return -np.sum(Y * np.log(P) + ...
它使用 softmax 函数作为其激活函数 它使用交叉熵( cross-entropy )作为损失函数 训练Softmax 回归模型有不同步骤。首先(在步骤0中),模型的参数将被初始化。在达到指定训练次数或参数收敛前,重复以下其他步骤。 第0 步:用 0 (或小的随机值)来初始化权重向量和偏置值 ...
1)利用指数函数将多分类结果映射到零到正无穷; 2)然后进行归一化处理,便得到了近似的概率。 总结一下softmax如何将多分类输出转换为概率,可以分为两步: 1)分子:通过指数函数,将实数输出映射到零到正无穷。 2)分母:将所有结果相加,进行归一化。 下图为斯坦福大学CS224n课程中对softmax的解释:...
log_softmax(x, dim=1) # 数据加载和模型训练代码略 2. 生物信息学 生物信息学中存在大量的图结构数据,如基因-蛋白质相互作用网络、蛋白质结构图等。GNN在以下几个方面表现出色: 蛋白质-蛋白质相互作用预测:通过建模蛋白质之间的相互作用网络,GNN可以预测未发现的蛋白质交互关系,帮助揭示生物过程的机制。 代码...
return -np.sum(Y * np.log(P) + (1 - Y) * np.log(1 - P)) MSE: cross-entropy: 从上述的公式可以看出,交叉熵的损失函数只和分类正确的预测结果有关系,而MSE的损失函数还和错误的分类有关系,该分类函数除了让正确的分类尽量变大,还会让错误的分类变得平均,但实际在分类问题中这个调整是没有必要的...
defMySoftmax(vector):returnnp.exp(vector)/np.exp(vector).sum()defLossFunc(target,output):output=MySoftmax(output)one_hot=np.zeros_like(output)one_hot[:,target]=1#print(one_hot)loss=(-np.log(output)*one_hot).sum()returnloss