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
2反向传播 softmax layer + cross-entropy的反向传播是用来求一个梯度,注意这是一个向量: δL=∂C∂zL 然后将这个梯度继续反向向前传播,用来求解损失函数对前面模型参数的偏导数。 这里先把求解的结果写出来,然后后面再来分析: 其中是目标类别的维度δL=∂C∂zL=aL−y=[a0a1a2.aoam]−[000.10], ...
如果权重参数直接连接的标签对应的那个softmax概率的话,对应的梯度就是概率减一再乘以输入结点值即可。 整个计算梯度的过程非常简单,只需要将softmax层的计算数据保存下来,带入公式就可以得到梯度,我们可以带入数据来验证一下,已知softmax层的第一个输出是a4=0.1052,o1=1,所以梯度就是(a4−1)×o1=(0.1052−1...
梯度grad公式_S..在上一篇文章中,笔者介绍了如何推导以softmax + cross entropy为目标函数下的梯度求解公式,同时还介绍了如何仅通过numpy来实现反向传播的过程。但是还有一个没说到的问题就是如何对推
梯度下降法是机器学习模型训练的核心，BP算法（反向传播）是求解梯度的关键。解析梯度公式为计算机训练模型提供了数学基础。单层MLP回归分类模型简介：模型为简单单层模型，无仿射层偏置、无激活函数。使用Softmax函数作为分类器，交叉熵（TensorFlow的categorical_crossentropy, CCE）为损失函数。模型结构图解：...
的形状为准,因为求的梯度为 的梯度。 求解: 部分求导 part 0 求导 part 1 求导 part 2 求导 合并部分导数 依据链式求导法则,合并 part 0, part 1, part 2:(a 为左边,b 为右边) 分别合并 (a), (b): 所有公式和内容均为本人手打,创作权归本人所有,禁止转载。
关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE ⽰例：# -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import numpy as np # 对data求梯度, ⽤于反向传播 data = Variable(...
在实际的网络中,softmax通常和交叉熵误差(cross entropy error)联合在一起用,作为网络的最后一层,这一层没有训练参数,如下图所示. 变量之间的关系如下: 以上图为例,展开后: 进一步化简得: 由于是onehot标签,每组只有一个1,所以 所以: 所以: 过程虽然复杂,但是根据求导的链式法则,经过层层计算后,得到了非常具有...
二、softmax相关求导 当我们对分类的Loss进行改进的时候,我们要通过梯度下降,每次优化一个step大小的梯度,这个时候我们就要求Loss对每个权重矩阵的偏导,然后应用链式法则。那么这个过程的第一步,就是对softmax求导传回去,不用着急,我后面会举例子非常详细的说明。在这个过程中,你会发现用了softmax函数之后,梯度求导过...