softmax+cross_entropy的求导: 交叉熵函数Loss=−∑iyi∗logPi, y 为真实值,P为概率值,这里用softmax求出的值。 复合函数求导:y=f(u),u=φ(x)⇒y=f[φ(x)]的导数为dydx=dydu∗dudx 由此,Loss对zi求导为:∂Loss∂zi=∂Loss∂aj∗∂aj∂zi=−∑jyj...
本文求解 softmax + cross-entropy 在反向传播中的梯度. 相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax函数详解及反向传播中的梯度求导 有关cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交...
Cross Entropy Loss公式及求导 记yi为真实的分类概率值(即标签),当yi为当前样本所属的类别时其值为1,否则为0(标签的概率值非0即1),Cross entropy loss公式如下: Loss=−∑kyk⋅lnS(zk) 这个Loss既有求和又有对数,看起来挺虎,但是下面仔细分析一下就知道不过是个纸老虎,Loss的最终形式非常简...
在论文中看到对 softmax 和 cross-entropy 的求导,一脸懵逼,故来整理整理。以softmax regression 为例来展示求导过程,softmax regression 可以看成一个不含隐含层的多分类神经网络,如 Fig. 1 所示。Fig. 1 Softmax Regression.softmax regression 的矩阵形式如 Fig. 2 所示:Fig...
2.Softmax+CE的求导过程 归一化以后的为a_i,未归一化的称为eziezi Z_i是未归一化的Logit 2.1 求梯度 i=j和i!=j 期望和预测只差,有利于BP反向 3.Softmax的实际使用 3.1 模型定义: Model= sequencial() 前馈 非线性激活sigmoid 3.2 损失函数
Softmax与Cross-entropy的求导 引言 在多分类问题中,一般会把输出结果传入到softmax函数中,得到最终结果。并且用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下,softmax如何求导。 对softmax求导 softmax函数为: 这里 是类别的总数,接下来求...
softmax 分类器+crossentropy 损失函数的求导 softmax 是logisitic regression 在多酚类问题上的推⼴，W =[w 1,w 2,...,w c ]为各个类的权重因⼦，b 为各类的门槛值。不要想象成超平⾯，否则很难理解，如果理解成每个类的打分函数，则会直观许多。预测时我们把样本分配到得分最⾼的类。Notations:x ...
6. Softmax 和 Cross-Entropy 的关系 先说结论，softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系，只是把两...
eep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) 前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然...
1. 应用场景 假设要使用神经网络做图片分类。现在有3个类别：猫，狗，人。给你下面一张图片，神经网络...