Sigmoid + BCE: 每个类别是独立的,使用二元交叉熵逐类别计算损失。 BCE损失函数背后已经集成了 Sigmoid 激活函数,因此不需要单独为每个输出添加 Sigmoid,当然也可以自己添加激活函数在输入损失中(会自动判断)。 Softmax + Cross-Entropy: 输出类别间互斥的概率分布,使用交叉熵衡量预测概率分布和真实分布的差异。 Cross...
2. softmax函数 2.1. 函数定义 接下来介绍softmax函数,softmax函数是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的函数,特别是在处理多分类问题的场景中。 而上面介绍的sigmoid函数更多应用在二分类场景。 softmax函数的主要作用是将一个K维向量(通常表示每个类别的原始预测分数)转换成一个元素范围都在(0, 1)之间K维向量...
图1：Sigmoid函数 优点：1. Sigmoid函数的输出在(0,1)之间，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。2. 连续函数，便于求导。缺点：1. 最明显的就是饱和性，从上图也不难看出其两侧导数逐渐趋近于0，容易造成梯度消失。2.激活函数的偏移现象。Sigmoid函数的输出值均大于0，使得输出不是0的均值，这会导致后一...
Sigmoid函数作为一种非线性函数,可以引入非线性变换,增加神经网络的表达能力;Softmax函数常用于多分类问题,将网络的输出转换为类别的概率分布;Tanh函数作为隐藏层的激活函数,输出范围在−1到1之间,有助于加速梯度下降的收敛。 下一次我们进入到更加现代的激活函数,如ReLU、Swish等,敬请期待! 参考 [1]Sigmoid Activati...
由于Softmax是对两个类别(正反两类,通常定义为0/1的label)建模,所以对于NLP模型而言(比如泛BERT模型),Bert输出层需要通过一个nn.Linear()全连接层压缩至2维,然后接Softmax(Pytorch的做法,就是直接接上torch.nn.CrossEntropyLoss);而Sigmoid只对一个类别建模(通常就是正确的那个类别),所以Bert输出层需要通过一个n...
Sigmoid函数:Sigmoid函数常用于二分类问题,它将输入的取值范围映射到一个介于0和1之间的输出。Sigmoid函数的公式是 f(x) = 1 / (1 + exp(-x)),其中exp(x)表示自然指数函数e的x次方。Sigmoid函数的输出可以看作是输入值的概率估计,适用于将输入映射到概率的情况。
Sigmoid函数或Softmax函数可以将分类器的原始输出值映射为概率。 下图显示了将前馈神经网络的原始输出值(蓝色)通过Sigmoid函数映射为概率(红色)的过程:然后采用Softmax函数重复上述过程:如图所示,Sigmoid函数和Softmax函数得出不同结果。 原因在于,Sigmoid函数会分别处理各个原始输出值,因此其结果相互独立,概率总和不一定为...
深度学习基础(一):sigmoid/softmax/cross Entropy 在分类中,首先对于Logistic回归: 从上图可以看出, 很明显,其输出f(x;wb)主要是一些连续的实数,可以用于线性回归,但是对于分类问题无法进行直接进行分类预测,这里需要引入非线性的决策函数g(.)---这里我认为就是激活函数,使其输出从连续的实数转换到一些离散的标签...
深度学习基础入门篇四:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等 1.激活函数 激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征; 激活函数决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关; 激活函数对输入信息进行非线性变换,然后将变换后的输出信息作为输入信息传...
sigmoid激活函数在什么情况下使用? ReLU激活函数的优势有哪些? 1.激活函数 激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征; 激活函数决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关; 激活函数对输入信息进行非线性变换,然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。 激活函数的作...