softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大(也就是值对应最大的)结点,作为我们的预测目标! 举一个我最近碰到利用softmax的例子:我现在要实现基于...
微积分基础:9-神经网络激活函数Softmax求导是前腾讯T3-2算法主管教你学AIOT:人工智能物联网之程序员数学+机器视觉+机器学习(微积分+线性代数基础+解码Adaboost+线性回归算法+Opencv)的第18集视频,该合集共计119集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
class Softmax(object): def forward(self, inputs, axis): maxval = np.max(inputs, axis = axis, keepdims=True) self.inputs = inputs - maxval self.axis = axis try: self.out = np.exp(self.inputs) / np.sum(np.exp(self.inputs), axis = axis, keepdims=True) except Exception as e...
个,是一维向量。 对Softmax函数求导 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,...
(1)softmax函数 \quad 首先再来明确一下softmax函数,一般softmax函数是用来做分类任务的输出层。softmax的形式为: S i = e z i ∑ k e z k S_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_ke^{z_k}} Si=∑kezkezi 其中 S i S_i Si表示的是第i个神经元的输出,接下来我们定义一个...
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函数的公式为:[公式]其中，exp为自然指数函数，z为输入向量，i代表向量的第i个元素。softmax函数的导数分为两种情况:第一类是对[公式]进行求导，分子包括了[公式]。第二类是对[公式]进行求导，分子不是[公式]。第一类求导的公式为:[公式]第二类求导的公式为:[公式]因此，softmax函数的导数是...
1. softmax函数及其求导 softmax的函数公式如下: 其中, 表示第L层(通常是最后一层)第j个神经元的输入, 表示第L层第j个神经元的输出, 表示自然常数。注意看, 表示了第L层所有神经元的输入之和。 softmax函数最明显的特点在于:它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之和的比值,当作该神经元的输出。这...
是scores矩阵中每一行的Softmax结果 是正则函数,一般使用权值矩阵所有元素平方和 是正则系数,属于超参 是每一个分类器,即权值矩阵中的一列,这里是求梯度的基本单位 是scores矩阵一行中第j/k个元素的值 是正确分类结果对应的scores值 求解过程很直观,应用的是高等数学知识,对应元素求偏导即可。
softmax函数的梯度求导对于优化损失函数至关重要，尤其是在应用梯度下降法时。梯度求导过程通过交叉熵损失函数进行，后者衡量预测概率分布与实际标签之间的差距。在实际应用中，为了简化计算，通常仅关注预测概率最大的类别，从而有效减少计算复杂性。具体地，交叉熵损失函数的求导可以通过链式法则简化，以实现...