卷积层构成了特征提取器,而全连接层构成了分类器,全连接层将特征提取得到的特征图非线性地映射成一维特征向量,该特征向量包含所有特征信息,可以转化为分类成各个类别的概率(在进行分类任务时,在输出层之后利用softmax层,将输出值的和限制在[0,1]范围内,这样就可以将输出值看作是这个样本在各个类别上的概率值,并且...
softmax一般用于多分类任务中,将输出总和归一化,从而成为预测类别的概率分布,通常之后可以接交叉熵损失函数。 1、Softmax公式 对于一个向量例如[x1,x2,x3,x4,x5],做Softmax运算: sum = e ** (x1) + e ** (x2) + e ** (x3) + e ** (x4) + e ** (x5) softmax(x1) = e ** (x1) /...
所以，神经网络在经过softmax层之后，会以70%的概率，认为这张图片是一张猫。这就是 SoftMax 的底层...
而Softmax层,则是在Affine层的基础上,对输入值进行正规化处理。🔥 Softmax函数的作用在于将输入值正规化,使得输出值的和为1。这样,我们就可以得到每个类别的概率分布。例如,在手写数字识别任务中,Softmax层的输出会告诉我们每个数字的概率。💔 当然,Softmax层并不是孤军奋战。它与交叉误差(Cross Entropy Error)...
脑筋直的的我层一开始就想,神经元输出最高通过softmax层的输出概率就越高,还要softmax层干嘛,多此一举。 其实softmax层大有玄机,如果没有概率化,模型就是去了纠正错误的科学方向,没有办法构造损失函数,更不要提优化了。 提到损失函数,那么我们预测错误‘损失’的是什么呢?
对于softmax的计算公式来说,对于比较小的输入数据来说是没有什么问题的,但是针对指数函数的特点,对于较大或者较小的数据进行softmax计算会出现数据上溢与下溢的问题。计算机中浮点数的最大表示位数为2^64 ,如果超过此数会产生上溢inf,同样数据小于2^(-64)计算机在计算过程中会产生下溢-inf。举个例子: ...
2.2 非局部性 任何特定的输出激活值ajL都依赖所有的带权输入,这个是很显然的,因为计算公式中分母为∑kezkL 2.3 归一化 这个在前面已经介绍过了 (7)∑jajL=1 因此在分类问题中,往往我们将输出层设置为softmax层,如下图2所示。 图2 softmax层输出举例...
也被称为隐藏层变量(hidden-layer variable)或隐藏变量(hidden variable)。因为隐藏层和输出层都是全连接的,所以我们有隐藏层权重 和隐藏层偏置 以及输出层权重 和输出层偏置 。形式上,我们按如下方式计算单隐藏层多层感知机的输出 : 添加隐藏层之后,模型现在需要跟踪和更新额外的参数。而输出(softmax操作前)只是隐...
深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchange。 加权角度 模板匹配 如果是只有一个全连接层的神经网络(相当于线性分类器),将每个类别的模板可以直接可视化如下,图片素材来自CS231n。 如果是多层神经网络,最后一个全连接层的模板是特征空间的模板,可视化需要映射回输入空间...
softmax与交叉墒层的实现原理以及梯度计算 softmax,看名字就知道,就是如果判断输入属于某个类的概率大于属于其它类的概率,那么这个类对应的值就逼近于1,其它类的值就逼近于0,该算法的主要应用就是多分类,而且是互斥的,即只能属于其中一个类,和sigmoid类的激活函数不同的是,一般的激活函数只能分两类,所以可以理解...