class SoftmaxModule(torch.nn.Module): def __init__(self, *args, **kwargs) -> None: super().__init__(*args, **kwargs) def forward(self, x): return SoftmaxFunc.apply(x) x =torch.randn(3,4) # note that if jacobian is ones, the grad will be zeros jacobian = torch.rand_li...
从上面的例子可以看到,z中原来第一个元素2.0比第二个元素1.0大一倍,但经softmax处理后,p的第一个元素是第二个元素的2.75倍,也就是说,softmax功能,是将绝对突出最大的那个元素,通俗点说就是拉大第1名和第2名的差距。 可以认为最后一层的激活函数是softmax,调用torch.softmax函数。 (2)softmax函数求导 从上...
__init__ (optional):如果这个操作需要额外的参数则需要定义这个Function的构造函数,不需要的话可以忽略。 forward():执行前向传播的计算代码 backward():反向传播时梯度计算的代码。 参数的个数和forward返回值的个数一样,每个参数代表传回到此操作的梯度。 # 引入Function便于扩展 from torch.autograd.function impo...
在计算交叉熵损失函数时,一般将 Softmax 函数与交叉熵函数统一实现。我们先推导Softmax 函数的梯度,再推导交叉熵函数的梯度。 Softmax 梯度 Softmax函数表达式: \[p_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{k=1}^k e^{z_k}} \] 当i=j时 Softmax 函数的偏导数可以推导为 :\(p_i(1-p_j)\) 当i≠j时 ...
1. 激活函数 2.1 均方差MSE(Mean Squared Error) 2.3 梯度计算 3. softmax 笔记摘抄 回到顶部 1. 激活函数 图片来源 # 激活函数z1 = torch.linspace(-100,100,10)print(z1)# tensor([-100.0000, -77.7778, -55.5556, -33.3333, -11.1111, 11.1111, 33.3333, 55.5556, 77.7778, 100.0000])print(torch.si...
在实际应用中,Softmax函数通常会作为神经网络的一部分,因此需要注意与其他函数的结合使用,如交叉熵损失函数等。 在训练过程中,Softmax函数的输出会随着训练的进行而不断更新,因此需要注意梯度消失和梯度爆炸问题。可以通过使用梯度剪裁或者使用特定的优化算法(如Adam)来缓解这些问题。 在计算Softmax时,指数化操作可能导致...
分类问题 softmax函数主要是用于分类问题,一般在全连接层后面使用。 权重矢量 o2=x1w12+x2w22+x3w32+x4w42+b2 神经网络图 softmax回归同线性回归一样,也是一个单层神经网络。由于每个输出o1,o2,o3 的计算都要依赖于所有的输入x1,x2,x3,x4 ,示例如下图所示: Image Namesoftmax回归是一个单层神经网络 既然分...
1.3 softmax运算和交叉熵损失函数 分开定义softmax运算和交叉熵损失函数会造成数值不稳定。因此PyTorch提供了一个具有良好数值稳定性且包括softmax运算和交叉熵计算的函数。 代码语言:javascript 复制 loss=nn.CrossEntropyLoss() 1.4 定义优化算法 依然使用小批量随机梯度下降作为优化算法。定义学习率为0.1。
PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度⽤法在PyTorch中可以⽅便的验证SoftMax交叉熵损失和对输⼊梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE ⽰例：# -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as...