因为交叉熵损失函数中包含了Softmax函数,所以先求导Softmax。 是全连接层的输出logits中的第 个,所以我们对 求导。但是因为Softmax公式的的分母包含了所有元素,所以为了方便计算,我们搞一个新变量,对 求导。 观察公式(3)的形状可知,Softmax函数是形如 的函数,它的求导公式如公式(4)所示: ...
a_i代表softmax的第i个输出值,右侧就是套用了softmax函数。 损失函数 loss function 在神经网络反向传播中,要求一个损失函数,这个损失函数其实表示的是真实值与网络的估计值的误差,知道误差了,才能知道怎样去修改网络中的权重。 损失函数可以有很多形式,这里用的是交叉熵函数,主要是由于这个求导结果比较简单,易于计算...
softmax为激活函数,C = softmax(o)为输出,真实标签为y, 用交叉熵作为损失函数L,给出损失函数定义,并且给出损失函数L对o的求导 交叉熵损失函数定义如下: 其中, 表示真实标签, 表示模型的预测输出, 表示类别数。 假设模型的输出为 ,则将 输入softmax函数得到预测输出 : 将预测输出 代入交叉熵损失函数中,可得到...
1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. 11
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 参考:https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329
首先利用前向传播算出每层的值, 反向求导:输出是softmax函数,为使其损失函数(交叉熵函数CE)最小,对损失函数求梯度...下。) 这个推导呢,首先就是softmax函数了,一般我们用softmax函数的损失函数就是交叉熵...(我也不知道为什么会一般这么认为,也可以用其他的衡量,后面学多了,会不会知道呢...反正现在不知道...
softmax回归与交叉熵损失函数 交叉熵损失函数 在《动手学深度学习》 softmax回归 一节中,交叉熵损失函数比较晦涩,学习csdn上其他博客后有了一定了解,做此记录 softmax回归 softmax回归同线性回归一样,也是一个单层神经网络,但和线性回归不同,softmax回归的输出单元从一个变成了多个,且引入了softmax运算使输出更适合...
a_i代表softmax的第i个输出值,右侧就是套用了softmax函数。 损失函数 loss function 在神经网络反向传播中,要求一个损失函数,这个损失函数其实表示的是真实值与网络的估计值的误差,知道误差了,才能知道怎样去修改网络中的权重。 损失函数可以有很多形式,这里用的是交叉熵函数,主要是由于这个求导结果比较简单,易于计算...
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写⼀个softmax求导的推导过程，不仅可以给⾃⼰理清思路，还可以造福⼤众，岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经⽹络中的输出层，神经⽹络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程，还可以对梯度传播的问题有更多的思考。
通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑. softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1. 题目 考虑一个输入向...