Softmax(xi)=exp(xi)∑jexp(xj)Softmax(xi)=∑jexp(xj)exp(xi) 其中,xixi 是向量中的第 ii个元素,分母是所有元素经过指数函数计算后的和。这样,每个元素的输出都在 00 到 11 之间,并且所有输出的和为 11。 3、在PyTorch中使用Softmax 在PyTorch中,可以通过torch.nn.functional模...
importtorch.nn.functionalasF defmy_softmax(x): exp_x=np.exp(x) returnexp_x/np.sum(exp_x) defmy_log_softmax(x): returnnp.log(my_softmax(x)) x=np.array([1.5,2.2,3.1,0.9,1.2,1.7]) xt=torch.from_numpy(x) print('F.softmax:',F.log_softmax(xt)) print('my_softmax',my_lo...
这里的y就是值真实值,z就是 最后一层的线性层给Softmax的值。 先用softmax 的公式算出来 y(预测值)。 然后用上面的损失函数算出来y的损失值。在Pytorch中使用: 这条函数包括了上面的softmax算预测值和算损失值的全部过程。 在使用CrossEntropyLossr的时候,最后一层线性层不要做非线性变换,就是乘以那个α 或...
import numpy as npimport torchimport torch.nn.functional as Fdef my_softmax(x): exp_x = np.exp(x) return exp_x/np.sum(exp_x)x = np.array([1.5, 2.2, 3.1, 0.9, 1.2, 1.7])xt = torch.from_numpy(x)print('F.softmax:', F.softmax(xt))print('my_softmax', my_softmax(x))...
本文将教您如何使用PyTorch实现KL散度损失函数并将其与softmax函数结合使用。 什么是KL散度? KL散度(也称为相对熵)是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方法。假设P和Q是两个概率分布,那么它们之间的KL散度定义为: 和q(x)分别表示两个概率分布在x处的概率。 在深度学习中,我们通常...
简介:人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface 简述ArcFace的原理 人脸识别的步骤分为人脸目标检测->特征提取->特征对比 在训练特征提取器的时候,我们要获得一个比较好的特征提取器,要求特征间分离得比较开,这样就不容易认错人了。
简介:人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface 简述ArcFace的原理 人脸识别的步骤分为人脸目标检测->特征提取->特征对比 在训练特征提取器的时候,我们要获得一个比较好的特征提取器,要求特征间分离得比较开,这样就不容易认错人了。
博客中我们一起探讨了机器学习中的回归问题,回归问题主要是为了解决连续的问题,生活中还有很多应用场景不是连续的,预测的结果是离散的,比如识别一个垃圾的种类或者是识别一个花卉的具体种类,这种问题如果使用简单的线性回归是达不到目的的,这个时候就需要引入分类去解决,今天我们一起来看下如何去使用Pyotrch实现Softmax...
torch.nn.functional.F.softmax 公式 importnumpyasnp importtorch importtorch.nn.functionalasF defmy_softmax(x): exp_x=np.exp(x) returnexp_x/np.sum(exp_x) x=np.array([1.5,2.2,3.1,0.9,1.2,1.7]) xt=torch.from_numpy(x) print('F.softmax:',F.softmax(xt)) ...