可以看出,softmax函数和交叉熵的配合,不仅在数学含义上完美统一,而且在梯度形式上也非常简洁。基于上式的梯度形式,通过梯度反向传播的方法,即可以完成整个神经网络权重的更新。 2. 官方文档 2.1 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits @tf_export(v1=["nn.softmax_cross_entropy_with_logits"]) @deprecation...
Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念；下面将依次介绍这两个概念 熵 Q：熵(...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross...
cross entropy 的公式是 这里的log(q(k))就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算...
3、softmax_cross_entropy,sigmoid_cross_entropy的区别,字面上区别就是:softmax,sigmoid。其实通过上面分析,我们的cross_entropy的定义域(自变量) 的取值范围是0-1的,然而模型神经元输出(通常最后一层不加激活函数)是[-,+] 负无穷到正无穷的。因此需要将我们的数值转变到 0-1,目前常用的2中转变方式, ...
SoftTargetCrossEntropy是交叉熵损失函数的一种扩展形式,它允许在训练过程中使用软目标(soft target)作为实际结果。在SoftTargetCrossEntropy中,实际结果被表示为一个概率分布,而不是一个硬性目标(hard target)。这意味着预测概率分布与实际概率分布之间的差异也会被考虑在内。 SoftTargetCrossEntropy的计算方式与交叉熵损...
softmax与cross-entropy之间的关系主要体现在它们经常被结合使用在分类任务中。虽然直接计算cross-entropy可能会更快，且数值稳定性更好，但softmax和cross-entropy通常被整合在一起使用，例如在PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss函数，它将logsoftmax和NLLLoss整合在一起。这种组合方式在实现上更为简便，...
实现softmax_cross_entropy_with_logits 概述 在深度学习中,softmax_cross_entropy_with_logits函数是一个常用的损失函数,用于计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。本文将介绍如何使用tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits函数,并提供详细的代码示例。
欢迎访问我的个人主页 tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率;2.计算交叉熵损失 1.将logits转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式: 计算logits中每个元素的值:[ ...